Python-Grundlagen: Was macht Python so leistungsfähig?

PythonSie haben davon gehört und fragen sich, was an dieser Sprache so besonders ist. Mit dem Aufstieg von und Es ist unmöglich, davon wegzukommen. Sie können sich fragen, ist Python leicht zu lernen? Lass mich dir sagen, es ist tatsächlich so ! und ich bin hier, um Ihnen den Einstieg in die Python-Grundlagen zu erleichtern.

Dieser Blog ist ein Durchgang für:

• Was ist Python?
• Funktionen von Python
• Zu den Python-Grundlagen springen
  • Bemerkungen
  • Variablen
  • Datentypen
    • Typkonvertierung
  • Betreiber
  • Namespacing und Bereiche
• Ablaufsteuerung
  • wenn, elif, sonst
  • für, während verschachtelte Schleifen
• Dateihandhabung
• OOPS mit Python

Lass uns anfangen.

Was ist Python?

Python in einfachen Worten ist a Dynamische Programmiersprache auf hoher Ebene welches ist interpretiert . Guido van Rossum, der Vater von Python hatte einfache Ziele vor Augen, als er es entwickelte, einfach aussehender Code, lesbar und Open Source. Python ist die drittwichtigste Sprache, gefolgt von und in einer Umfrage von Stack Overflow aus dem Jahr 2018, die belegt, dass es sich um die am stärksten wachsende Sprache handelt.

Funktionen von Python

Python ist derzeit meine bevorzugte und am meisten bevorzugte Sprache, an der ich arbeite Einfachheit, leistungsstarke Bibliotheken und Lesbarkeit . Sie sind möglicherweise ein Programmierer der alten Schule oder völlig neu in der Programmierung. Python ist der beste Weg, um loszulegen!

Python bietet die unten aufgeführten Funktionen:

• Einfachheit: Denken Sie weniger an die Syntax der Sprache als an den Code.
• Open Source: Eine leistungsstarke Sprache, die jeder nach Bedarf verwenden und ändern kann.
• Portabilität: Python-Code kann gemeinsam genutzt werden und funktioniert genauso wie vorgesehen. Nahtlos und problemlos.
• Einbettbar und erweiterbar sein: Python kann Ausschnitte aus anderen Sprachen enthalten, um bestimmte Funktionen auszuführen.
• Interpretiert werden: Die Sorgen über große Speicheraufgaben und andere schwere CPU-Aufgaben werden von Python selbst erledigt, sodass Sie sich nur um die Codierung kümmern müssen.
• Riesige Anzahl an Bibliotheken: ? Python hat Sie abgedeckt. Web Entwicklung? Python hat Sie immer noch abgedeckt. Immer.
• Objektorientierung: Objekte helfen dabei, komplexe Probleme des realen Lebens so aufzuteilen, dass sie codiert und gelöst werden können, um Lösungen zu erhalten.

Um es zusammenzufassen, Python hat eine einfache Syntax ist lesbar , und hat großartige Community-Unterstützung . Möglicherweise haben Sie jetzt die Frage: Was können Sie tun, wenn Sie Python kennen? Nun, Sie haben eine Reihe von Optionen zur Auswahl.

• Datenwissenschaftler
• und

Wenn Sie nun wissen, dass Python über so erstaunliche Funktionen verfügt, warum beginnen wir dann nicht mit den Python-Grundlagen?

Zu den Python-Grundlagen springen

Um mit den Python-Grundlagen zu beginnen, müssen Sie zuerst Installieren Sie Python in deinem System richtig? Also machen wir das jetzt gleich! Das solltest du am meisten wissen Linux und Unix Distributionen werden heutzutage mit einer sofort einsatzbereiten Version von Python geliefert. Um sich einzurichten, können Sie dies befolgen .

Sobald Sie eingerichtet sind, müssen Sie Ihr erstes Projekt erstellen. Folge diesen Schritten:

• Erstellen Projekt und geben Sie den Namen ein und klicken Sie auf erstellen .
• Rechtsklick im Projektordner und erstellen Sie eine Python-Datei Verwenden Sie Neu-> Datei-> Python-Datei und geben Sie den Dateinamen ein

Sie sind fertig. Sie haben Ihre Dateien zum Starten eingerichtet .Bist du aufgeregt, mit dem Codieren zu beginnen? Lass uns anfangen. In erster Linie das Programm „Hello World“.

print ('Hallo Welt, Willkommen bei edureka!')

Ausgabe : Hallo Welt, Willkommen bei edureka!

Da bist du ja, das ist dein erstes Programm. Und man kann an der Syntax erkennen, dass es so ist super einfach verstehen. Kommen wir zu den Kommentaren in Python Basics.

Kommentare in Python

Einzeilige Kommentare in Python werden mit dem # -Symbol und '' für mehrzeilige Kommentare erstellt. Wenn Sie mehr darüber wissen möchten Bemerkungen können Sie dies lesen . Sobald Sie wissen, wie man in Python Basics kommentiert, springen wir in Variablen in Python Basics.

Variablen

Variablen in einfachen Worten sind Speicherplätze wo Sie speichern können Daten oder Werte . Der Haken hier in Python ist jedoch, dass die Variablen vor der Verwendung nicht deklariert werden müssen, da sie in anderen Sprachen benötigt werden. Das Datentyp ist automatisch zugewiesen zur Variablen. Wenn Sie eine Ganzzahl eingeben, wird der Datentyp als Ganzzahl zugewiesen. Sie geben ein wird der Variablen ein String-Datentyp zugewiesen. Du hast die Idee. Das macht Python dynamisch getippte Sprache . Mit dem Zuweisungsoperator (=) weisen Sie den Variablen Werte zu.

a = 'Willkommen bei edureka!' b = 123 c = 3,142 Druck (a, b, c)

Ausgabe : Willkommen bei edureka! 123 3.142
Sie können sehen, wie ich diesen Variablen die Werte zugewiesen habe. So weisen Sie Variablen in Python Werte zu. Und wenn Sie sich fragen, ja, können Sie mehrere Variablen drucken In einem einzigen Anweisung drucken . Lassen Sie uns nun die Datentypen in Python Basics durchgehen.

Datentypen in Python

Datentypen sind grundsätzlich Daten dass a Sprachunterstützung so dass es hilfreich ist, reale Daten wie Gehälter, Namen von Mitarbeitern usw. zu definieren. Die Möglichkeiten sind endlos. Die Datentypen sind wie folgt:

Numerische Datentypen

Wie der Name schon sagt, werden hier numerische Datentypen in den Variablen gespeichert. Sie sollten wissen, dass sie sind unveränderlich Dies bedeutet, dass die spezifischen Daten in der Variablen nicht geändert werden können.

Es gibt 3 numerische Datentypen:

• Ganze Zahl: Dies ist genauso einfach zu sagen, dass Sie ganzzahlige Werte in den Variablen speichern können. Beispiel: a = 10.
• Schweben: Float enthält die reellen Zahlen und wird durch eine Dezimal- und manchmal sogar wissenschaftliche Notation dargestellt, wobei E oder e die Potenz von 10 angeben (2,5e2 = 2,5 x 102 = 250). Beispiel: 10.24.
• Komplexe Zahlen: Diese haben die Form a + bj, wobei a und b Floats sind und J die Quadratwurzel von -1 darstellt (was eine imaginäre Zahl ist). Beispiel: 10 + 6j.

a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j

Nachdem Sie die verschiedenen numerischen Datentypen verstanden haben, können Sie in diesem Blog von Python Basics verstehen, wie Sie einen Datentyp in einen anderen Datentyp konvertieren.

Typkonvertierung

Typkonvertierung ist die Konvertierung eines Datentyps in einen anderen Datentyp Dies kann für uns sehr hilfreich sein, wenn wir mit der Programmierung beginnen, um Lösungen für unsere Probleme zu erhalten.Lassen Sie uns mit Beispielen verstehen.

a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j drucken (int (b), float (a), str (c))

Ausgabe : 10,0 3 '10 + 6j '
Sie können verstehen, geben Sie die Konvertierung durch das obige Code-Snippet ein.'A' als Ganzzahl, 'b' als Float und 'c' als komplexe Zahl. Sie verwenden die in Python integrierten Methoden float (), int (), str (), mit denen wir sie konvertieren können. Typkonvertierung kann sehr wichtig sein, wenn Sie sich mit Beispielen aus der Praxis befassen.

Eine einfache Situation könnte sein, dass Sie das Gehalt der Mitarbeiter in einem Unternehmen berechnen müssen. Diese sollten im Float-Format vorliegen, werden uns jedoch im String-Format zur Verfügung gestellt. Um unsere Arbeit zu vereinfachen, verwenden Sie einfach die Typkonvertierung und konvertieren die Gehaltskette in float und fahren dann mit unserer Arbeit fort. Gehen wir nun zum Datentyp Liste in Python Basics.

Listen

Liste in einfachen Worten kann als gedacht werden die in anderen Sprachen existieren, aber mit der Ausnahme, dass sie haben können heterogene Elemente in ihnen, d.h. verschiedene Datentypen in derselben Liste . Listen sind veränderlich Dies bedeutet, dass Sie die darin verfügbaren Daten ändern können.

Für diejenigen unter Ihnen, die nicht wissen, was ein Array ist, können Sie es verstehen, indem Sie sich ein Rack vorstellen, das Daten so aufnehmen kann, wie Sie es benötigen. Sie können später auf die Daten zugreifen, indem Sie die Position aufrufen, an der sie gespeichert wurden und die als aufgerufen wird Index in einer Programmiersprache. Listen werden entweder mit der Methode a = list () oder mit a = [] definiert, wobei 'a' der Name der Liste ist.

In der obigen Abbildung sehen Sie die in der Liste gespeicherten Daten und den Index für die in der Liste gespeicherten Daten. Beachten Sie, dass der Index in Python beginnt immer mit '0' . Sie können jetzt zu den Vorgängen wechseln, die mit Listen möglich sind.

Listenoperationen sind wie unten im Tabellenformat dargestellt.

Nachdem Sie die verschiedenen Listenfunktionen verstanden haben, gehen wir zum Verständnis von Tupeln in Python-Grundlagen über.

Tupel

Tupel in Python sind die wie Listen . Nur eine Sache, an die man sich erinnern sollte: Tupel sind es unveränderlich . Das heißt, sobald Sie das Tupel deklariert haben, können Sie das Tupel nicht mehr hinzufügen, löschen oder aktualisieren. So einfach ist das. Das macht Tupel viel schneller als Listen da sie konstante Werte sind.

Vorgänge ähneln Listen, aber diejenigen, bei denen das Aktualisieren, Löschen und Hinzufügen erforderlich ist, funktionieren nicht. Tupel in Python werden mit a = () oder a = tuple () geschrieben, wobei 'a' der Name des Tupels ist.

a = ('Liste', 'Wörterbuch', 'Tupel', 'Ganzzahl', 'Float') print (a)

Ausgabe = ('Liste', 'Wörterbuch', 'Tupel', 'Ganzzahl', 'Float')

Das fasst im Grunde die meisten Dinge zusammen, die für Tupel benötigt werden, da Sie sie nur in Fällen verwenden würden, in denen Sie eine Liste mit einem konstanten Wert wünschen, daher verwenden Sie Tupel. Gehen wir zu den Wörterbüchern in Python Basics über.

Wörterbuch

Das Wörterbuch wird am besten verstanden, wenn Sie ein Beispiel aus der Praxis bei uns haben. Das einfachste und verständlichste Beispiel wäre das Telefonbuch. Stellen Sie sich das Telefonverzeichnis vor und verstehen Sie die verschiedenen Felder, die darin vorhanden sind. Es gibt den Namen, das Telefon, die E-Mail und andere Felder, an die Sie denken können. Denken Sie an die Name als die Schlüssel und der Name dass Sie als eingeben Wert . Ähnlich, Telefon wie Schlüssel , eingegebene Daten wie Wert . Das ist ein Wörterbuch. Es ist eine Struktur, die das hält Schlüsselwert Paare.

Das Wörterbuch wird entweder mit a = dict () oder mit a = {} geschrieben, wobei a ein Wörterbuch ist. Der Schlüssel kann entweder eine Zeichenfolge oder eine Ganzzahl sein, auf die ein „:“ und der Wert dieses Schlüssels folgen müssen.

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

Ausgabe : {'Name': ['Akash', 'Ankita'], 'Telefon': ['12345', '12354'], 'E-Mail': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. com ']}

Zugriff auf Elemente des Wörterbuchs

Sie können sehen, dass die Schlüssel Name, Telefon und E-Mail sind, denen jeweils zwei Werte zugewiesen sind. Wenn Sie das Wörterbuch drucken, werden der Schlüssel und der Wert gedruckt. Wenn Sie nun nur Werte für einen bestimmten Schlüssel erhalten möchten, können Sie Folgendes tun. Dies wird als Zugriff auf Elemente des Wörterbuchs bezeichnet.

print (MyPhoneBook ['E-Mail'])

Ausgabe : ['Akash@rail.com', 'ankita@rail.com']

Operationen des Wörterbuchs

Möglicherweise haben Sie jetzt ein besseres Verständnis der Wörterbücher in Python Basics. Lassen Sie uns daher in diesem Blog von Python Basics zu Sets übergehen.

Sets

Ein Set ist im Grunde ein ungeordnete Sammlung von Elementen oder Gegenstände. Elemente sind einzigartig im Set. Im sind sie innen geschrieben geschweifte Klammern und durch Kommata abgetrennt .Sie können sehen, dass selbst wenn das Set 'a' ähnliche Elemente enthält, es nur einmal gedruckt wird, weil setzt sind eine Sammlung einzigartiger Elemente.

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

Ausgabe : {1, 2, 3, 4} {3, 4, 5, 6}

Operationen in Sätzen

Sets sind einfach zu verstehen. Gehen wir also zu Strings in Python Basics über.

Saiten

Strings in Python sind die am häufigsten verwendeten Datentypen, insbesondere weil sie für uns Menschen einfacher zu interagieren sind. Es sind buchstäblich Wörter und Buchstaben, die Sinn machen, wie und in welchem ​​Kontext sie verwendet werden. Python schlägt es aus dem Park, weil es eine so mächtige Integration mit Strings hat. Saiten sind innerhalb eines geschrieben Single ('') oder doppelte Anführungszeichen (''). Saiten sind unveränderlich Dies bedeutet, dass die Daten in der Zeichenfolge an bestimmten Indizes nicht geändert werden können.

Die Operationen von Strings mit Python können wie folgt dargestellt werden:

Hinweis: Die Zeichenfolge, die ich hier verwende, lautet: mystsr = ”edureka! ist mein Platz ”

Dies sind nur einige der verfügbaren Funktionen, und Sie können mehr finden, wenn Sie danach suchen.

Spleißen in Strings

Spleißen ist die Schnur brechen in das Format oder die Art und Weise, wie Sie es erhalten möchten. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie hier In Python gibt es viele integrierte Funktionen, für die Sie dies nachschlagen können . Das fasst im Grunde die Datentypen in Python zusammen. Ich hoffe, Sie haben ein gutes Verständnis dafür und wenn Sie irgendwelche Zweifel haben, hinterlassen Sie bitte einen Kommentar und ich werde mich so schnell wie möglich bei Ihnen melden.

Gehen wir nun zu Operatoren in Python Basics über.

Operatoren in Python

Betreiber sind Konstrukte Sie gewohnt zu manipulieren das Daten so dass Sie eine Lösung für uns schließen können. Ein einfaches Beispiel wäre, wenn zwei Freunde mit jeweils 70 Rupien wären und Sie wissen möchten, wie viel sie jeweils haben, würden Sie das Geld hinzufügen. In Python verwenden Sie den Operator +, um die Werte hinzuzufügen, die sich zu 140 summieren würden. Dies ist die Lösung für das Problem.

Python verfügt über eine Liste von Operatoren, die wie folgt gruppiert werden können:

Lassen Sie uns fortfahren und jeden dieser Operatoren sorgfältig verstehen.

Hinweis: Variablen werden als Operanden bezeichnet, die links und rechts vom Operator stehen. Ex :

a = 10 b = 20 a + b

Hier sind 'a' und 'b' die Operanden und + ist der Operator.

Arithmetischer Operator

Sie werden verwendet, um durchzuführen Rechenoperationen auf Daten.

Das folgende Code-Snippet hilft Ihnen dabei, es besser zu verstehen.

a = 2 b = 3 drucken (a + b, a-b, a * b, a / b, a% b, a ** b, end = ',')

Ausgabe : 5, -1, 6, 0,6666666666666666, 2, 8

Wenn Sie die arithmetischen Operatoren in Python Basics verstanden haben, gehen wir zu den Zuweisungsoperatoren über.

Zuweisungsoperatoren

Wie der Name schon sagt, sind diese daran gewöhnt Weisen Sie den Variablen Werte zu . So einfach ist das.

Einschränkungen in SQL mit Beispiel

Die verschiedenen Zuweisungsoperatoren sind:

Kommen wir zu den Vergleichsoperatoren in diesem Blog von Python Basics.

Vergleichsoperatoren

Diese Operatoren sind es gewohnt Bringen Sie die Beziehung heraus zwischen dem linken und dem rechten Operanden und leiten Sie eine Lösung ab, die Sie benötigen würden. Es ist so einfach zu sagen, dass Sie sie für verwenden Vergleichszwecke . Die von diesen Operatoren erhaltene Ausgabe ist entweder wahr oder falsch, je nachdem, ob die Bedingung für diese Werte wahr ist oder nicht.

Sie können die Funktionsweise im folgenden Beispiel sehen:

a = 21 b = 10 wenn a == b: print ('a ist gleich b') wenn a! = b print ('a ist nicht gleich b') wenn a b: drucken ('a ist größer als b') wenn a<= b: print ( 'a is either less than or equal to b' ) if a>= b: print ('a ist entweder größer oder gleich b')

Ausgabe :
a ist nicht gleich b
a ist größer als b
a ist entweder größer oder gleich b

Lassen Sie uns mit den bitweisen Operatoren in den Python-Grundlagen fortfahren.

Bitweise Operatoren

Um diese Operatoren zu verstehen, müssen Sie die Theorie der Bits . Diese Operatoren sind es gewohnt Manipulieren Sie die Bits direkt .

Es wäre besser, dies selbst am Computer zu üben. Weiter mit logischen Operatoren in Python Basics.

Logische Operatoren

Diese werden verwendet, um eine bestimmte zu erhalten Logik von den Operanden. Wir haben 3 Operanden.

• und (True, wenn sowohl der linke als auch der rechte Operand wahr sind)
• oder (True, wenn einer der Operanden true ist)
• nicht (Gibt das Gegenteil des übergebenen Operanden an)

a = Richtig b = Falsch drucken (a und b, a oder b, nicht a)

Ausgabe: Falsch Richtig Falsch

Übergang zu Mitgliedschaftsoperatoren in Python Basics.

Mitgliederbetreiber

Diese werden verwendet, um zu testen, ob a Variable insbesondere oder Wert existiert entweder in einer Liste, einem Wörterbuch, einem Tupel, einem Satz und so weiter.

Die Betreiber sind:

• im (True, wenn der Wert oder die Variable in der Sequenz gefunden wird)
• nicht in (True, wenn der Wert nicht in der Sequenz gefunden wird)

a = [1, 2, 3, 4] wenn 5 in a: print ('Ja!') wenn 5 nicht in a: print ('Nein!')

Ausgabe : Nein!

Lassen Sie uns zu den Identitätsoperatoren in Python Basics springen.

Identitätsoperator

Diese Operatoren sind es gewohnt Überprüfen Sie, ob die Werte Variablen sind identisch oder nicht. So einfach ist das.

Die Betreiber sind:

• ist (Richtig, wenn sie identisch sind)
• ist nicht (Richtig, wenn sie nicht identisch sind)

a = 5 b = 5 wenn a b ist: print ('Ähnlich') wenn a nicht b ist: print ('Nicht ähnlich!')

Dieses Recht schließt es für die Betreiber von Python ab.

Bevor Sie zu Namespaces wechseln, würde ich vorschlagen, dass Sie darüber nachdenken um ein besseres Verständnis der Funktionen in Python zu erhalten. Sobald Sie dies getan haben, können Sie mit dem Namespace in Python Basics fortfahren.

Namespacing und Bereiche

Du erinnerst dich daran Alles in Python ist ein Objekt , Recht? Woher weiß Python, auf was Sie zugreifen möchten? Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Sie zwei Funktionen mit demselben Namen haben. Sie können weiterhin die gewünschte Funktion aufrufen. Wie ist das möglich? Hier kommt der Namensraum zur Rettung.

Namespacing ist das System, das Python zum Zuweisen verwendet eindeutige Namen zu allen Objekten in unserem Code. Und wenn Sie sich fragen, können Objekte Variablen und Methoden sein. Python führt Namespace durch Pflege einer Wörterbuchstruktur . Wo Namen dienen als Schlüssel und der Objekt oder Variable fungiert als Werte in der Struktur . Jetzt würden Sie sich fragen, was ein Name ist?

Nun, a Name ist nur ein Weg, den Sie gewohnt sind Zugriff auf die Objekte . Diese Namen dienen als Referenz für den Zugriff auf die Werte, die Sie ihnen zuweisen.

Beispiel : a = 5, b = 'edureka!'

Wenn ich auf den Wert 'edureka!' Zugreifen möchte, würde ich einfach den Variablennamen mit 'b' aufrufen und hätte Zugriff auf 'edureka!'. Das sind Namen. Sie können sogar Methodennamen zuweisen und diese entsprechend aufrufen.

import math square_root = math.sqrt print ('Die Quadratwurzel ist', square_root (9))

Ausgabe : Die Wurzel ist 3.0

Namespacing funktioniert mit Bereichen. Geltungsbereich sind die Gültigkeit einer Funktion / Variablen / eines Werts innerhalb der Funktion oder Klasse, zu der sie gehören . Python eingebaute Funktionen Namespace deckt alle anderen Bereiche von Python ab . Funktionen wie print () und id () usw. können auch ohne Import verwendet und überall verwendet werden. Unter ihnen ist die global und lokal Namespace. Lassen Sie mich den Umfang und den Namespace in einem Code-Snippet unten erläutern:

def add (): x = 3 y = 2 def add2 (): p, q, r = 3, 4, 5 print ('Inside add2 druckt Summe von 3 Zahlen:' (p + q + r)) add2 () print ('Die Werte von p, q, r sind:', p, q, r) print ('Innerhalb der addierten Drucksumme von 2 Zahlen:' (x + y)) add ()

Wie Sie mit dem obigen Code sehen können, habe ich 2 Funktionen mit den Namen add () und add2 () deklariert. Sie haben die Definition von add () und rufen später die Methode add () auf. Hier in add () rufen Sie add2 () auf und können so die Ausgabe von 12 erhalten, da 3 + 4 + 5 12 ist. Sobald Sie jedoch add2 () verlassen, wird der Bereich von p, q, r wird beendet, was bedeutet, dass p, q, r nur zugänglich und verfügbar sind, wenn Sie sich in add2 () befinden. Da Sie jetzt in add () sind, gibt es kein p, q, r und daher erhalten Sie den Fehler und die Ausführung stoppt.

In der folgenden Abbildung können Sie die Bereiche und den Namespace besser verstehen. Das eingebauter Bereich deckt alle Python ab, die sie herstellen jederzeit verfügbar . Das globaler Geltungsbereich deckt alle Programme die ausgeführt werden. Das lokaler Geltungsbereich deckt alle Methoden in einem Programm ausgeführt werden. Das ist im Grunde das, was Namespace in Python ist. Lassen Sie uns die Flusskontrolle in Python Basics fortsetzen.

Flusskontrolle und Konditionierung in Python

Sie wissen, dass Code in jeder Sprache nacheinander ausgeführt wird, aber was ist, wenn Sie möchten? brechen Sie diesen Fluss so dass Sie in der Lage sind füge Logik hinzu und wiederhole bestimmte Anweisungen so dass Ihr Code reduziert und in der Lage ist, eine zu erhalten Lösung mit weniger und intelligenterem Code . Das ist schließlich Codierung. Finden von Logik und Lösungen für Probleme und dies kann mit erfolgen und bedingte Anweisungen.

Bedingte Anweisungen sind hingerichtet nur wenn a bestimmte Bedingung ist erfüllt , sonst ist es übersprungen voraus, wo die Bedingung erfüllt ist. Bedingte Anweisungen in Python sind die wenn, elif und sonst.

Syntax:

if Bedingung: Anweisung elif Bedingung: Anweisung else: Anweisung

Dies bedeutet, dass Sie etwas tun müssen, wenn eine Bedingung erfüllt ist. Andernfalls gehen Sie die verbleibenden elif-Bedingungen durch und führen Sie schließlich den else-Block aus, wenn keine Bedingung erfüllt ist. Sie können sogar if-else-Anweisungen in den if-else-Blöcken verschachteln.

a = 10 b = 15 wenn a == b: drucken ('Sie sind gleich') elif a> b: drucken ('a ist größer') sonst: drucken ('b ist größer')

Ausgabe : b ist größer

Lassen Sie uns mit verstandenen bedingten Anweisungen zu Schleifen übergehen. Sie hätten bestimmte Zeiten, in denen Sie bestimmte Anweisungen immer wieder ausführen möchten, um eine Lösung zu erhalten, oder Sie könnten eine Logik anwenden, sodass eine bestimmte ähnliche Art von Anweisungen mit nur 2 bis 3 Codezeilen ausgeführt werden kann. Hier verwenden Sie .

Schleifen können in 2 Arten unterteilt werden.

• Endlich: Diese Art von Schleife funktioniert, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist
• Unendlich: Diese Art von Schleife funktioniert unendlich und hört nie auf.

Schleifen in Python oder einer anderen Sprache müssen die Bedingung testen und können entweder vor den Anweisungen oder nach den Anweisungen ausgeführt werden. Sie heißen :

• Pre-Test-Schleifen: Wo die Bedingung zuerst getestet wird und Anweisungen danach ausgeführt werden
• Post-Test-Schleifen: Wenn die Anweisung mindestens einmal und später ausgeführt wird, wird die Bedingung überprüft.

Sie haben zwei Arten von Schleifen in Python:

• zum
• während

Lassen Sie uns jede dieser Schleifen mit den folgenden Syntaxen und Codefragmenten verstehen.

Für Schleifen: Diese Schleifen werden verwendet, um a auszuführen bestimmte Aussagen für ein gegebenes Bedingung und fahren Sie fort, bis die Bedingung fehlgeschlagen ist. Du kennst die Anzahl dass Sie die for-Schleife ausführen müssen.

Syntax:

für Variable im Bereich: Anweisungen

Das Code-Snippet lautet wie folgt:

Korb_von_Früchten = ['Apfel', 'Orange', 'Ananas', 'Banane'] für Obst in Korb_von_Früchten: print (Frucht, Ende = ',')

Ausgabe : Apfel, Orange, Ananas, Banane

So funktionieren die for-Schleifen in Python. Lassen Sie uns mit der while-Schleife in Python Basics fortfahren.

While-Schleifen: Während Schleifen sind die das gleiche wie die for-Schleifen mit der Ausnahme, dass Sie die Endbedingung möglicherweise nicht kennen. Für Schleifenbedingungen sind aber die bekannt while-Schleife Bedingungen nicht dürfen.

Syntax:

while-Bedingung: Anweisungen

Das Code-Snippet lautet wie folgt:

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

Ausgabe : 10-> 9-> 8-> 7-> 6-> 5-> 4-> 3-> 2-> 1-> Blastoff!

So funktioniert die while-Schleife.

Sie haben später verschachtelte Schleifen wo Du Betten Sie eine Schleife in eine andere ein. Der folgende Code soll Ihnen eine Idee geben.

count = 1 für i im Bereich (10): print (str (i) * i) für j im Bereich (0, i): count = count + 1

Ausgabe :

ein

22

333

4444

55555

666666

777777

88888888

999999999

Sie haben die erste for-Schleife, die die Zeichenfolge der Zahl druckt. Die andere for-Schleife addiert die Zahl um 1 und dann werden diese Schleifen ausgeführt, bis die Bedingung erfüllt ist. So funktioniert for loop. Und das schließt unsere Sitzung für Schleifen und Bedingungen ab. Die Dateiverwaltung in Python Basics vorantreiben.

Dateihandhabung mit Python

Python verfügt über integrierte Funktionen, mit denen Sie arbeiten können mit Dateien arbeiten sowie lesen und Schreiben Daten von oder zu einer Datei . ZU Dateiobjekt wird zurückgegeben, wenn eine Datei mit der Funktion open () aufgerufen wird. Anschließend können Sie die darauf ausgeführten Vorgänge wie Lesen, Schreiben, Ändern usw. ausführen.

Wenn Sie mehr über die Dateibehandlung erfahren möchten, können Sie das vollständige Tutorial durchgehen. Dateibehandlung in Python.

Der Arbeitsablauf mit Dateien ist wie folgt:

• Öffnen die Datei mit der Funktion open ()
• Ausführen Operationen auf dem Dateiobjekt
• Schließen die Datei mit der Funktion close (), um Schäden an der Datei zu vermeiden

Syntax:

File_object = open ('Dateiname', 'r')

Im Modus 'Modus' möchten Sie mit der Datei interagieren. Wenn Sie keine Modusvariable übergeben, wird die Standardeinstellung als Lesemodus verwendet.

Beispiel:

file = open ('mytxt', 'w') string = '- Willkommen bei edureka! -' für i in Bereich (5): file.write (string) file.close ()

Ausgabe : –Willkommen bei edureka! - –Willkommen bei edureka! - –Willkommen bei edureka! - –Willkommen bei edureka! - –Willkommen bei edureka! - in mytxt-Datei

Sie können immer mehr mit Dateien versuchen. Kommen wir zu den letzten Themen des Blogs. OOPS und Objekte und Klassen. Beide sind eng miteinander verbunden.

HOPPLA

Ältere Programmiersprachen waren so strukturiert, dass Daten könnte sein Zugriff durch ein beliebiges Modul des Codes . Dies könnte dazu führen potenzielle Sicherheitsprobleme das führte dazu, dass Entwickler zu wechselten Objekt orientierte Programmierung Dies könnte uns helfen, reale Beispiele in Code zu emulieren, um bessere Lösungen zu erhalten.

Es gibt 4 Konzepte von OOPS, die wichtig zu verstehen sind. Sie sind:

• Erbe: Vererbung ermöglicht es uns Attribute und Methoden ableiten aus der übergeordneten Klasse und ändern Sie sie gemäß den Anforderungen. Das einfachste Beispiel kann für ein Auto sein, bei dem die Struktur eines Autos beschrieben wird, und diese Klasse kann abgeleitet werden, um Sportwagen, Limousinen usw. zu beschreiben.
• Verkapselung: Kapselung ist Daten und Objekte miteinander verbinden so dass andere Objekte und Klassen nicht auf die Daten zugreifen. Python hat private, geschützte und öffentliche Typen, deren Namen darauf hinweisen, was sie tun. Python verwendet '_' oder '__', um private oder geschützte Schlüsselwörter anzugeben.
• Polymorphismus: Dies ermöglicht es uns, eine zu haben gemeinsame Schnittstelle für verschiedene Arten von Daten dass es dauert. Sie können ähnliche Funktionsnamen mit unterschiedlichen Daten erhalten.
• Abstraktion: Abstraktion kann verwendet werden Vereinfachen Sie die komplexe Realität, indem Sie Klassen modellieren passend zum Problem.

Ich würde vorschlagen, dass Sie diesen Artikel weiter durchgehen Python-Klassen und -Objekte (OOPS-Programmierung).

Ich hoffe, Sie haben diesen Blog gerne gelesen und die Grundlagen von Python verstanden. Bleib dran für mehr. Viel Spaß beim Lernen!

Nachdem Sie die Python-Grundlagen verstanden haben, lesen Sie die von Edureka, einem vertrauenswürdigen Online-Lernunternehmen mit einem Netzwerk von mehr als 250.000 zufriedenen Lernenden auf der ganzen Welt.

Der Python-Programmierzertifizierungskurs von Edureka richtet sich an Studenten und Fachleute, die Python-Programmierer werden möchten. Der Kurs soll Ihnen einen Vorsprung in die Python-Programmierung verschaffen und Sie sowohl für Kernkonzepte als auch für fortgeschrittene Konzepte schulen.

Hast du eine Frage an uns? Bitte erwähnen Sie es im Kommentarbereich dieses Blogs „Python-Grundlagen: Was macht Python so leistungsfähig?“. Wir werden uns so schnell wie möglich bei Ihnen melden.