Apprendre Python: de zéro à héros

Tout d'abord, qu'est-ce que Python? Selon son créateur, Guido van Rossum, Python est un:

«Langage de programmation de haut niveau, et sa philosophie de conception de base est tout au sujet de la lisibilité du code et d'une syntaxe qui permet aux programmeurs d'exprimer des concepts en quelques lignes de code.»

Pour moi, la première raison d'apprendre Python était que c'est, en fait, une bellelangage de programmation. C'était vraiment naturel de coder dedans et d'exprimer mes pensées.

Une autre raison était que nous pouvons utiliser le codage en Python de plusieurs manières: la science des données, le développement Web et l'apprentissage automatique brillent tous ici. Quora, Pinterest et Spotify utilisent tous Python pour leur développement Web backend. Alors apprenons un peu à ce sujet.

Les bases

1. Variables

Vous pouvez considérer les variables comme des mots qui stockent une valeur. Aussi simple que cela.

En Python, il est vraiment facile de définir une variable et de lui attribuer une valeur. Imaginez que vous souhaitiez stocker le numéro 1 dans une variable appelée «un». Faisons le:

one = 1

Est-ce que c'était simple? Vous venez d'attribuer la valeur 1 à la variable «un».

two = 2 some_number = 10000

Et vous pouvez affecter n'importe quelle autre valeur à toutes les autres variables que vous voulez. Comme vous le voyez dans le tableau ci-dessus, la variable « deux » stocke l'entier 2 , et « some_number » en stocke 10 000 .

Outre les entiers, nous pouvons également utiliser des booléens (Vrai / Faux), des chaînes, des flottants et tant d'autres types de données.

# booleans true_boolean = True false_boolean = False # string my_name = "Leandro Tk" # float book_price = 15.80

2. Flux de contrôle: instructions conditionnelles

« Si » utilise une expression pour évaluer si une instruction est vraie ou fausse. S'il est vrai, il exécute ce qui se trouve à l'intérieur de l'instruction «if». Par exemple:

if True: print("Hello Python If") if 2 > 1: print("2 is greater than 1")

2 est supérieur à 1 , donc le code «d' impression » est exécuté.

L' instruction « else » sera exécutée si l' expression « if » est fausse .

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") else: print("1 is not greater than 2")

1 n'est pas supérieur à 2 , donc le code à l'intérieur de l' instruction « else » sera exécuté.

Vous pouvez également utiliser une instruction « elif »:

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") elif 2 > 1: print("1 is not greater than 2") else: print("1 is equal to 2")

3. Bouclage / Itérateur

En Python, nous pouvons itérer sous différentes formes. J'en parlerai de deux: pendantet pour .

Pendant le bouclage: tant que l'instruction vaut True, le code à l'intérieur du bloc sera exécuté. Ainsi, ce code imprimera le nombre de 1 à 10 .

num = 1 while num <= 10: print(num) num += 1

Le tout en boucle a besoin d' une « condition de la boucle. «S'il reste vrai, il continue l'itération. Dans cet exemple, quand numest 11la condition de boucle égaux False.

Un autre morceau de code de base pour mieux le comprendre:

loop_condition = True while loop_condition: print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition)) loop_condition = False

La condition de la boucle est Truetelle qu'elle continue à itérer - jusqu'à ce que nous la définissions False.

Pour le bouclage : vous appliquez la variable « num » au bloc, et l' instruction « for » l'itérera pour vous. Ce code imprimera la même chose que le code while : de 1 à 10 .

for i in range(1, 11): print(i)

Voir? C'est tellement simple. La plage commence par 1et va jusqu'au 11ème élément ( 10est le 10ème élément).

Liste: Collection | Array | Structure de données

Imaginez que vous vouliez stocker l'entier 1 dans une variable. Mais peut-être que maintenant vous voulez stocker 2. Et 3, 4, 5…

Ai-je un autre moyen de stocker tous les nombres entiers que je veux, mais pas en millions de variables ? Vous l'avez deviné - il existe en effet une autre façon de les stocker.

Listest une collection qui peut être utilisée pour stocker une liste de valeurs (comme ces entiers que vous souhaitez). Alors utilisons-le:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

C'est vraiment simple. Nous avons créé un tableau et l'avons stocké sur my_integer .

Mais peut-être vous demandez-vous: "Comment puis-je obtenir une valeur de ce tableau?"

Excellente question. Lista un concept appelé index . Le premier élément obtient l'index 0 (zéro). Le second obtient 1, et ainsi de suite. Vous avez eu l'idée.

Pour le rendre plus clair, nous pouvons représenter le tableau et chaque élément avec son index. Je peux le dessiner:

En utilisant la syntaxe Python, c'est également simple à comprendre:

my_integers = [5, 7, 1, 3, 4] print(my_integers[0]) # 5 print(my_integers[1]) # 7 print(my_integers[4]) # 4

Imaginez que vous ne vouliez pas stocker d'entiers. Vous voulez simplement stocker des chaînes, comme une liste des noms de vos proches. Le mien ressemblerait à ceci:

relatives_names = [ "Toshiaki", "Juliana", "Yuji", "Bruno", "Kaio" ] print(relatives_names[4]) # Kaio

Cela fonctionne de la même manière que les entiers. Agréable.

We just learned how Lists indices work. But I still need to show you how we can add an element to the List data structure (an item to a list).

The most common method to add a new value to a List is append. Let’s see how it works:

bookshelf = [] bookshelf.append("The Effective Engineer") bookshelf.append("The 4 Hour Work Week") print(bookshelf[0]) # The Effective Engineer print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week

append is super simple. You just need to apply the element (eg. “The Effective Engineer”) as the append parameter.

Well, enough about Lists. Let’s talk about another data structure.

Dictionary: Key-Value Data Structure

Now we know that Lists are indexed with integer numbers. But what if we don’t want to use integer numbers as indices? Some data structures that we can use are numeric, string, or other types of indices.

Let’s learn about the Dictionary data structure. Dictionary is a collection of key-value pairs. Here’s what it looks like:

dictionary_example = { "key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3" }

The key is the index pointing to thevalue. How do we access the Dictionaryvalue? You guessed it — using the key. Let’s try it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

I created a Dictionary about me. My name, nickname, and nationality. Those attributes are the Dictionarykeys.

As we learned how to access the List using index, we also use indices (keys in the Dictionary context) to access the value stored in the Dictionary.

In the example, I printed a phrase about me using all the values stored in the Dictionary. Pretty simple, right?

Another cool thing about Dictionary is that we can use anything as the value. In the DictionaryI created, I want to add the key “age” and my real integer age in it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

Here we have a key (age) value (24) pair using string as the key and integer as the value.

As we did with Lists, let’s learn how to add elements to a Dictionary. The keypointing to avalue is a big part of what Dictionary is. This is also true when we are talking about adding elements to it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } dictionary_tk['age'] = 24 print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'} 

We just need to assign a value to a Dictionarykey. Nothing complicated here, right?

Iteration: Looping Through Data Structures

As we learned in the Python Basics, the List iteration is very simple. We Pythondevelopers commonly use For looping. Let’s do it:

bookshelf = [ "The Effective Engineer", "The 4-hour Workweek", "Zero to One", "Lean Startup", "Hooked" ] for book in bookshelf: print(book)

So for each book in the bookshelf, we (can do everything with it) print it. Pretty simple and intuitive. That’s Python.

For a hash data structure, we can also use the for loop, but we apply the key :

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key in dictionary: print("%s --> %s" %(key, dictionary[key])) # some_key --> some_value

This is an example how to use it. For each key in the dictionary , we print the key and its corresponding value.

Another way to do it is to use the iteritems method.

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key, value in dictionary.items(): print("%s --> %s" %(key, value)) # some_key --> some_value

We did name the two parameters as key and value, but it is not necessary. We can name them anything. Let’s see it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } for attribute, value in dictionary_tk.items(): print("My %s is %s" %(attribute, value)) # My name is Leandro # My nickname is Tk # My nationality is Brazilian # My age is 24

We can see we used attribute as a parameter for the Dictionarykey, and it works properly. Great!

Classes & Objects

A little bit of theory:

Objects are a representation of real world objects like cars, dogs, or bikes. The objects share two main characteristics: data and behavior.

Cars have data, like number of wheels, number of doors, and seating capacity They also exhibit behavior: they can accelerate, stop, show how much fuel is left, and so many other things.

We identify data as attributes and behavior as methods in object-oriented programming. Again:

Data → Attributes and Behavior → Methods

And a Class is the blueprint from which individual objects are created. In the real world, we often find many objects with the same type. Like cars. All the same make and model (and all have an engine, wheels, doors, and so on). Each car was built from the same set of blueprints and has the same components.

Python Object-Oriented Programming mode: ON

Python, as an Object-Oriented programming language, has these concepts: class and object.

A class is a blueprint, a model for its objects.

So again, a class it is just a model, or a way to define attributes and behavior (as we talked about in the theory section). As an example, a vehicle class has its own attributes that define what objects are vehicles. The number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity are all attributes of a vehicle.

With this in mind, let’s look at Python syntax for classes:

class Vehicle: pass

We define classes with a class statement — and that’s it. Easy, isn’t it?

Objects are instances of a class. We create an instance by naming the class.

car = Vehicle() print(car) # 

Here car is an object (or instance) of the classVehicle.

Remember that our vehicle class has four attributes: number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity. We set all these attributes when creating a vehicle object. So here, we define our class to receive data when it initiates it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity

We use the initmethod. We call it a constructor method. So when we create the vehicle object, we can define these attributes. Imagine that we love the Tesla Model S, and we want to create this kind of object. It has four wheels, runs on electric energy, has space for five seats, and the maximum velocity is 250km/hour (155 mph). Let’s create this object:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)

Four wheels + electric “tank type” + five seats + 250km/hour maximum speed.

All attributes are set. But how can we access these attributes’ values? We send a message to the object asking about them. We call it a method. It’s the object’s behavior. Let’s implement it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def number_of_wheels(self): return self.number_of_wheels def set_number_of_wheels(self, number): self.number_of_wheels = number

This is an implementation of two methods: number_of_wheels and set_number_of_wheels. We call it getter & setter. Because the first gets the attribute value, and the second sets a new value for the attribute.

In Python, we can do that using @property (decorators) to define getters and setters. Let’s see it with code:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity @property def number_of_wheels(self): return self.__number_of_wheels @number_of_wheels.setter def number_of_wheels(self, number): self.__number_of_wheels = number

And we can use these methods as attributes:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4 tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2 print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2

This is slightly different than defining methods. The methods work as attributes. For example, when we set the new number of wheels, we don’t apply two as a parameter, but set the value 2 to number_of_wheels. This is one way to write pythonicgetter and setter code.

But we can also use methods for other things, like the “make_noise” method. Let’s see it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def make_noise(self): print('VRUUUUUUUM')

Lorsque nous appelons cette méthode, elle renvoie simplement une chaîne « VRRRRUUUUM. "

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM

Encapsulation: masquer des informations

L'encapsulation est un mécanisme qui restreint l'accès direct aux données et méthodes des objets. Mais en même temps, il facilite les opérations sur ces données (méthodes des objets).

«L'encapsulation peut être utilisée pour masquer les membres de données et la fonction des membres. Selon cette définition, l'encapsulation signifie que la représentation interne d'un objet est généralement masquée à la vue en dehors de la définition de l'objet. » - Wikipédia

Toute représentation interne d'un objet est cachée de l'extérieur. Seul l'objet peut interagir avec ses données internes.

Tout d' abord, nous devons comprendre comment publicet les non-publicvariables instance et le travail des méthodes.

Variables d'instance publique

For a Python class, we can initialize a public instance variable within our constructor method. Let’s see this:

Within the constructor method:

class Person: def __init__(self, first_name): self.first_name = first_name

Here we apply the first_name value as an argument to the public instance variable.

tk = Person('TK') print(tk.first_name) # => TK

Within the class:

class Person: first_name = 'TK'

Here, we do not need to apply the first_name as an argument, and all instance objects will have a class attribute initialized with TK.

tk = Person() print(tk.first_name) # => TK

Cool. We have now learned that we can use public instance variables and class attributes. Another interesting thing about the public part is that we can manage the variable value. What do I mean by that? Our object can manage its variable value: Get and Set variable values.

Keeping the Person class in mind, we want to set another value to its first_name variable:

tk = Person('TK') tk.first_name = 'Kaio' print(tk.first_name) # => Kaio

On y va. Nous avons juste défini une autre valeur ( kaio) sur la first_namevariable d'instance et cela a mis à jour la valeur. Aussi simple que cela. Puisque c'est une publicvariable, nous pouvons le faire.

Variable d'instance non publique

Nous n'utilisons pas le terme «privé» ici, car aucun attribut n'est vraiment privé en Python (sans une quantité de travail généralement inutile). - PEP 8

En tant que public instance variable, nous pouvons définir les non-public instance variabledeux dans la méthode constructeur ou dans la classe. La différence de syntaxe est: pour non-public instance variables, utilisez un trait de soulignement ( _) avant le variablenom.

«Les variables d'instance 'privées' auxquelles on ne peut accéder que depuis l'intérieur d'un objet n'existent pas en Python. Cependant, il existe une convention qui est suivie par la plupart du code Python: un nom précédé d'un trait de soulignement (par exemple _spam) doit être traité comme une partie non publique de l'API (qu'il s'agisse d'une fonction, d'une méthode ou d'un membre de données) » - Fondation logicielle Python

Voici un exemple:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email

Avez-vous vu la emailvariable? C'est ainsi que nous définissons un non-public variable:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk._email) # [email protected]
Nous pouvons y accéder et le mettre à jour. Non-public variablesne sont qu'une convention et doivent être traitées comme une partie non publique de l'API.

Nous utilisons donc une méthode qui nous permet de le faire dans notre définition de classe. Implémentons deux méthodes ( emailet update_email) pour le comprendre:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email def update_email(self, new_email): self._email = new_email def email(self): return self._email

Nous pouvons maintenant mettre à jour et accéder à l' non-public variablesaide de ces méthodes. Voyons voir:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected] # tk._email = '[email protected]' -- treat as a non-public part of the class API print(tk.email()) # => [email protected] tk.update_email('[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected]
  1. We initiated a new object with first_name TK and email [email protected]
  2. Printed the email by accessing the non-public variable with a method
  3. Tried to set a new email out of our class
  4. We need to treat non-public variable as non-public part of the API
  5. Updated the non-public variable with our instance method
  6. Success! We can update it inside our class with the helper method

Public Method

With public methods, we can also use them out of our class:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._age

Let’s test it:

tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Great — we can use it without any problem.

Non-public Method

But with non-public methods we aren’t able to do it. Let’s implement the same Person class, but now with a show_agenon-public method using an underscore (_).

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def _show_age(self): return self._age

And now, we’ll try to call this non-public method with our object:

tk = Person('TK', 25) print(tk._show_age()) # => 25
Nous pouvons y accéder et le mettre à jour. Non-public methodsne sont qu'une convention et doivent être traitées comme une partie non publique de l'API.

Voici un exemple de la façon dont nous pouvons l'utiliser:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._get_age() def _get_age(self): return self._age tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Ici, nous avons un _get_agenon-public methodet un show_agepublic method. Le show_agepeut être utilisé par notre objet (hors de notre classe) et le _get_ageseul utilisé dans notre définition de classe (à l'intérieur de la show_ageméthode). Mais encore une fois: par convention.

Résumé de l'encapsulation

Avec l'encapsulation, nous pouvons garantir que la représentation interne de l'objet est cachée de l'extérieur.

Héritage: comportements et caractéristiques

Certains objets ont des points communs: leur comportement et leurs caractéristiques.

Par exemple, j'ai hérité de certaines caractéristiques et comportements de mon père. J'ai hérité de ses yeux et cheveux comme caractéristiques, et de son impatience et introversion comme comportements.

In object-oriented programming, classes can inherit common characteristics (data) and behavior (methods) from another class.

Let’s see another example and implement it in Python.

Imagine a car. Number of wheels, seating capacity and maximum velocity are all attributes of a car. We can say that anElectricCar class inherits these same attributes from the regular Car class.

class Car: def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity

Our Car class implemented:

my_car = Car(4, 5, 250) print(my_car.number_of_wheels) print(my_car.seating_capacity) print(my_car.maximum_velocity)

Once initiated, we can use all instance variables created. Nice.

In Python, we apply a parent class to the child class as a parameter. An ElectricCar class can inherit from our Car class.

class ElectricCar(Car): def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)

Simple as that. We don’t need to implement any other method, because this class already has it (inherited from Car class). Let’s prove it:

my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250) print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4 print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5 print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250

Beautiful.

That’s it!

We learned a lot of things about Python basics:

  • How Python variables work
  • How Python conditional statements work
  • How Python looping (while & for) works
  • How to use Lists: Collection | Array
  • Dictionary Key-Value Collection
  • How we can iterate through these data structures
  • Objects and Classes
  • Attributes as objects’ data
  • Methods as objects’ behavior
  • Using Python getters and setters & property decorator
  • Encapsulation: hiding information
  • Inheritance: behaviors and characteristics

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