Vous apprenez encore les termes Python ? Pas de soucis - nous sommes là pour vous aider à maîtriser les bases de Python pour les débutants. Si vous avez manqué la partie 1 des termes Python que les débutants devraient connaître, vous pouvez la lire ici.
Pourquoi devriez-vous passer votre temps à apprendre des termes Python ? Eh bien, ce langage de programmation à usage général a connu une énorme popularité ces dernières années. Plusieurs raisons poussent les personnes de différentes professions à choisir Python.
Premièrement, Python est facile à apprendre et possède une syntaxe intuitive. Étant donné qu'une grande partie du développement logiciel consiste à lire le code d'autres développeurs, il est très important de comprendre ce code. La syntaxe Python est presque aussi compréhensible que la lecture d'un anglais simple.
Deuxièmement, Python est le langage incontournable de l'écosystème de la science des données. Si vous envisagez de devenir data scientist, notre parcours Python for Data Science est un excellent point de départ.
Troisièmement, Python est flexible; cela ne se limite pas à la science des données. Vous pouvez créer des produits logiciels dans de nombreux domaines différents, tels que le développement Web et le développement de jeux. Vouloir plus? Voici une liste de 5 raisons d'apprendre Python.
Enfin, vous n'avez pas besoin d'être un développeur de logiciels ou un programmeur expérimenté pour apprendre Python. LearnPython.com facilite la compréhension de ce langage en proposant plusieurs pistes d'apprentissage bien conçues. La mini piste Python Basics est un excellent moyen de commencer votre parcours d'apprentissage.
10 autres termes Python à connaître
Dans cet article, j'expliquerai 10 termes Python que les débutants devraient connaître. Ces termes sont simples mais fondamentaux pour apprendre Python. Une fois que vous avez une compréhension complète des bases, vous pouvez plus facilement améliorer vos compétences et apprendre des sujets avancés.
Les cinq premiers termes sont liés au concept de programmation orientée objet. Étant donné que Python est un langage orienté objet, ces termes jetteront les bases. Ils ne sont pas compliqués, mais ils sont très importants.
Les cinq premiers termes Python de ma liste sont objet, classe, attribut, instance et méthode. Pour la plupart des termes, je vais créer un exemple simple en Python afin que vous puissiez le voir par vous-même.
Les cinq premiers termes sont mieux expliqués en utilisant une analogie. Supposons que vous ayez une classe appelée Voiture . Vous pouvez créer différentes voitures avec cette voiture classer. Tout ce que vous avez à faire est de définir la marque et la couleur de la voiture que vous souhaitez créer. Vous pouvez également conduire votre voiture sur autant de kilomètres que vous le souhaitez.
Pendant que nous continuons, j'utiliserai cette voiture exemple de classe pour illustrer les définitions des termes associés.
1. Objet
J'ai choisi objet comme premier terme Python car tout en Python est un objet. Les programmes Python sont construits autour d'objets. Les entiers, les chaînes, les fonctions, les listes et les tuples sont tous des exemples d'objets.
Chaque objet a un type. La façon dont nous pouvons utiliser ou interagir avec un objet est basée sur son type. Les types d'objets sont définis avec des classes.
Dans le cas de la Voiture classe, chaque voiture que vous créez ou produisez est un objet de la Voiture saisir.
2. Classe
La classe est un autre terme Python de base. Les classes peuvent être considérées comme un modèle pour les objets. Quand on parle de Voiture classe, nous entendons le plan de toutes les voitures objets.
Prenons les listes comme autre exemple. Lorsque vous créez une liste, vous créez en fait un objet avec le type de liste. Si nous créons la mylist l'objet ci-dessous, puis utilisez le type() fonction pour nous indiquer son type, notez ce que la fonction renvoie :
>>> mylist = [1, 2, 3, 4] >>> type(mylist) <class 'list'>
C'est vrai - c'est une liste !
L'un des avantages de l'utilisation des classes est que vous n'avez pas besoin de savoir comment elles sont implémentées. Vous avez juste besoin de pouvoir utiliser la classe de manière appropriée dans votre code. Il existe de nombreuses classes Python intégrées, mais vous pouvez également créer vos propres classes.
3. Attribut
Les attributs définissent une classe. Il existe deux principaux types d'attributs :
- Attributs des données définir ce qui est nécessaire pour créer un objet qui appartient à une classe particulière.
- Méthodes ou attributs procéduraux expliquer ou décrire comment interagir avec les objets de la classe.
Disons que vous créez une voiture BMW bleue. La couleur et la marque sont les attributs des données. Ensuite, vous conduisez votre voiture pendant 100 miles. L'action motrice est un attribut procédural (c'est-à-dire une méthode).
4. Exemple
Une instance d'une classe est un objet qui appartient à la classe. Le type d'une instance est défini par la classe à laquelle elle appartient. Par exemple, lorsque vous créez une liste, vous créez en fait une instance de la classe de liste intégrée de Python.
Pour en revenir à notre analogie, les voitures que vous créez sont des instances de la Voiture classe.
5. Méthode
Les méthodes sont également appelées attributs procéduraux . Vous pouvez utiliser des méthodes pour interagir avec les instances de classe.
Conduire une voiture qui appartient à la voiture la classe est une méthode (c'est-à-dire une action).
Les méthodes sont assez similaires aux fonctions, mais elles appartiennent à une classe particulière. Par exemple, lorsque vous souhaitez ajouter un élément à une liste, vous pouvez utiliser le append() méthode. Ci-dessous, nous utiliserons cette méthode pour ajouter un nombre à la fin de la mylist liste :
>>> mylist = [1, 2, 3, 4] >>> mylist.append(5) >>> print(mylist) [1, 2, 3, 4, 5]
Ainsi, append() est un attribut procédural du list() classe.
L'étape suivante consiste à voir une classe en action. Créons une classe simple appelée Person afin que nous puissions mettre en pratique ce que nous avons appris jusqu'à présent :
class Person():
def __init__(self, age, name):
self.age = age
self.name = name
def age_diff(self, other):
diff = self.age - other.age
return abs(diff)
Dans le Person classe, age et name sont les attributs de données. Vous devez spécifier les valeurs de ces attributs pour créer une instance de cette classe.
Le Person la classe a deux méthodes, __init__ et age_diff . __init__ est une méthode spéciale qui s'exécute automatiquement lorsqu'une instance est créée ; on l'appelle aussi méthode constructeur car elle est exécutée à chaque fois qu'un objet est créé.
Le age_diff peut être utilisée pour calculer la différence entre les âges de deux objets Person. Créons deux Person objets et calculer la différence d'âge.
>>> P1 = Person(24, "John") >>> P2 = Person(28, "Jane") >>> P1.age_diff(P2) 4
Dans le code ci-dessus, P1 et P2 sont des objets de type Personne. Ils sont aussi appelés instances du Person classer. age_diff est une méthode du Person classer. Comme vous pouvez le voir dans l'exemple ci-dessus, nous pouvons l'utiliser pour calculer la différence entre les âges de deux Person objets.
6. Ensembles
Un ensemble est l'une des structures de données intégrées de Python. Les structures de données organisent les données d'une certaine manière et sont fondamentales pour tout langage de programmation.
En Python, un ensemble est une collection non ordonnée d'objets immuables distincts. Cela semble compliqué ? Décomposons-le.
Un ensemble doit contenir zéro ou plusieurs éléments qui ne possèdent aucun ordre ; ainsi, nous ne pouvons pas parler du premier ou du dernier élément d'un ensemble.
Les ensembles contiennent des objets immuables distincts. En d'autres termes, vous ne pouvez pas avoir d'éléments en double dans un ensemble. Les éléments doivent être immuables (inchangeables) et peuvent être des types de données comme des entiers, des chaînes ou des tuples. Bien que les éléments ne puissent pas être modifiés, l'ensemble lui-même est modifiable :nous pouvons ajouter de nouveaux éléments ou supprimer des éléments existants dans un ensemble.
Créons un ensemble simple en écrivant les éléments entre accolades, comme indiqué ci-dessous :
>>> myset = {1, 5, "John"}
>>> type(myset)
<class 'set'>
Si vous essayez d'ajouter des éléments en double dans un ensemble, ils seront automatiquement supprimés :
>>> myset = {1, 5, "John", "John", 5, 2}
>>> print(myset)
{1, 2, 'John', 5}
Si vous essayez de créer un ensemble vide en tapant {} , vous allez créer un dictionnaire à la place. Dans ce cas, tapez set() .
7. Tuple
Un tuple est une autre des structures de données intégrées de Python. C'est une collection d'objets, mais contrairement aux ensembles ou aux listes, les tuples ne peuvent pas être modifiés. Une fois créé, nous ne pouvons pas mettre à jour ou modifier un tuple. De plus, les tuples peuvent avoir des éléments en double.
Vous créez un tuple en listant les éléments entre parenthèses :
>>> mytuple = (1, 4, 5, "foo") >>> type(mytuple) <class 'tuple'>
Un cas d'utilisation courant des tuples concerne les fonctions qui renvoient plusieurs objets. Vous pouvez affecter les éléments renvoyés à un tuple. Ensuite, chaque élément est accessible via l'indexation ou le découpage (extraction d'une partie d'un tuple, d'une liste, d'une chaîne, etc.). Voici un exemple d'indexation de tuple :
>>> mytuple = (102, 14, 15) >>> print(mytuple[0]) 102 >>> print(mytuple[2]) 15
Pour en savoir plus sur les structures de données Python, consultez cet article sur les listes, les tuples et les ensembles.
8. Chaîne
Les chaînes et les entiers peuvent être les types de données les plus courants en Python. Les chaînes sont essentiellement des morceaux de texte, bien qu'elles puissent stocker toutes sortes de caractères. Voici quelques exemples de chaînes :
a = "John" b = "1dd23" c = "?--daa"
Python fournit plusieurs fonctions et méthodes pour manipuler et travailler avec des chaînes. Par exemple, nous pouvons accéder à n'importe quelle partie d'une chaîne en découpant :
>>> mystring = "John Doe" >>> print(mystring[:4]) John
En découpage, :4 signifie "commencez par le premier caractère (index 0) et retournez tout jusqu'à ce que vous arriviez au caractère à l'index 4". La limite supérieure est exclusive - elle n'inclut pas ce caractère - donc la chaîne de retour contient les quatre caractères dans les positions d'index 0, 1, 2 et 3.
Et voici l'indexation avec une chaîne :
>>> print(mystring[-1]) e
Ici, -1 signifie le dernier caractère de la chaîne.
Une autre opération courante avec les chaînes est le fractionnement. Vous pouvez fractionner une chaîne à n'importe quel caractère donné.
>>> mystring.split(" ")
['John', 'Doe']
Le fractionnement d'une chaîne renvoie une liste contenant les sections avant et après le fractionnement. Dans cet exemple, nous divisons la chaîne à l'espace (" " ).
9. Forfait
Un package est un répertoire contenant des scripts Python. Python propose une sélection très riche de packages; tout développeur peut créer un package et le publier sous Python Package Index (PyPI).
Les packages sont créés pour automatiser ou accélérer certaines tâches. Par exemple, le package pandas fournit plusieurs fonctions pour une analyse et une manipulation efficaces des données. Les packages tiers jouent un rôle essentiel pour faire de Python le langage de programmation de premier choix dans l'écosystème de la science des données.
Démontrons un cas d'utilisation simple utilisant les packages pandas et NumPy. Nous les utiliserons pour créer un bloc de données (qui est similaire à une table de base de données). Ne vous souciez pas de comprendre le code; voyez juste combien de lignes de code nous avons besoin pour faire cette tâche :
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4,3)), columns=list("ABC"))
df
Avec pandas et NumPy, nous avons créé une trame de données qui contient des entiers aléatoires entre 0 et 10 avec seulement quelques lignes de code !
10. Module
Un package Python contient de nombreux scripts (par exemple, de petits programmes qui exécutent une ou plusieurs tâches particulières). Chaque script d'un package est appelé module. Certains packages sont assez volumineux et contiennent de nombreux modules. Souvent, vous n'aurez besoin que d'un module particulier de ce package.
Python nous permet d'importer et d'utiliser des modules, comme nous l'avons démontré dans l'exemple NumPy et pandas ci-dessus.
Pourquoi tant de gens apprennent Python
Bien fait! Si vous avez lu notre article précédent sur les termes Python, vous connaissez maintenant 20 concepts essentiels à l'apprentissage de Python. N'oubliez pas que Python a été créé pour faciliter le codage pour les programmeurs novices et les non-programmeurs. C'est la raison fondamentale pour laquelle il a été largement accepté dans l'écosystème de la science des données.
Cependant, Python couvre un plus large éventail d'applications. Voici une liste de 10 bonnes raisons d'apprendre Python. Commencez dès aujourd'hui !
