Содержание

бесплатный курс, обучение с нуля, 45 уроков

Включено в курс

45 уроков (видео и/или текст)

56 упражнений в тренажере

161 проверочный тест

Дополнительные материалы

Помощь в «Обсуждениях»

Чему вы научитесь

  • Создавать программы, используя основные конструкции языка (условия, циклы, функции и другие)
  • Составлять программы, состоящие из нескольких модулей
  • Правильно анализировать ошибки в коде и пользоваться отладочной печатью при их поиске

Описание

На этом курсе вы изучите основы языка Python (произносится как «Пайтон» или «Питон»). Вы изучите основы программирования на Python, познакомитесь с синтаксисом, условиями и циклами, типами данных и библиотеками. Этот курс поможет разобраться, как в Python работают объявление функций и встроенные методы. В итоге вы начнете писать несложные программы, освоите стандарты именования, а также сможете искать и анализировать ошибки в коде.

По ходу всего курса мы будем закреплять теорию на практике, чтобы вы привыкли к синтаксису и смогли погрузиться в язык. Знания из этого курса помогут получить основное представление о Python, его принципах и особенностях. Это базовый курс, который подойдет как новичкам в программировании, так и тем, кто осваивает новый язык.

циклы модули импорты условия питон отладка программы логика основы python функции ошибки пакеты

Программа курса

Продолжительность 58 часов

  • Введение

    Знакомимся с темой курса

    теория

  • Hello, World!

    Пишем первую программу

    теория

    тесты

    упражнение

  • Инструкции

    Знакомимся с основами построения программ на Python

    теория

    тесты

    упражнение

  • Арифметические операции

    Переводим арифметические действия на язык программирования

    теория

    тесты

    упражнение

  • Ошибки оформления — синтаксис и линтер

    Изучаем виды ошибок и способы их исправления

    теория

    тесты

    упражнение

  • Строки

    Учимся работать со строками

    теория

    тесты

    упражнение

  • Переменные

    Выясняем, как хранить информацию и переиспользовать уже существующие данные

    теория

    тесты

    упражнение

  • Выражения в определениях

    Учимся использовать переменные и упрощать код

    теория

    тесты

    упражнение

  • Именование

    Учимся правильно именовать переменные

    теория

    тесты

    упражнение

  • Интерполяция

    Изучаем еще один способ работы со строками в Python

    теория

    тесты

    упражнение

  • Извлечение символов из строки

    Учимся получать значения из строк

    теория

    тесты

    упражнение

  • Срезы строк

    Учимся извлекать подстроки

    теория

    тесты

    упражнение

  • Типы данных

    Умножаем число на строку, знакомимся с типами данных и преобразуем их

    теория

    тесты

    упражнение

  • Неизменяемость и примитивные типы

    Узнаем, может ли Python изменять строки или числа

    теория

    тесты

    упражнение

  • Функции и их вызов

    Учимся использовать готовые функции

    теория

    тесты

    упражнение

  • Сигнатура функции

    Выясняем, как функция принимает и возвращает значения

    теория

    тесты

    упражнение

  • Вызов функции — выражение

    Учимся использовать результат работы функций

    теория

    тесты

    упражнение

  • Детерминированность

    Изучаем некоторые свойства функций и особенности их работы

    теория

    тесты

    упражнение

  • Стандартная библиотека

    Знакомимся со стандартной библиотекой

    теория

    тесты

    упражнение

  • Свойства и методы

    Выясняем, как использовать встроенные в Python атрибуты данных

    теория

    тесты

    упражнение

  • Цепочка методов

    Учимся выстраивать методы в цепочки

    теория

    тесты

    упражнение

  • Определение функций

    Учимся создавать функции

    теория

    тесты

    упражнение

  • Возврат значений

    Выясняем, как использовать результат работы функции

    теория

    тесты

    упражнение

  • Параметры функций

    Учимся передавать данные в функцию

    теория

    тесты

    упражнение

  • Необязательные параметры функций

    Учимся задавать значения по умолчанию

    теория

    тесты

    упражнение

  • Именованные аргументы

    Знакомимся с еще одним типом аргументов

    теория

    тесты

    упражнение

  • Аннотации типов

    Узнаем, для чего нужны и как указывать аннотации типов

    теория

    тесты

    упражнение

  • Окружение

    Изучаем, какие значения доступны функциям

    теория

    тесты

    упражнение

  • Логика

    Изучаем логический тип и учимся применять логические операции

    теория

    тесты

    упражнение

  • Логические операторы

    Учимся писать составные условия

    теория

    тесты

    упражнение

  • Результат логических операций

    Подробнее говорим о логических операциях

    теория

    тесты

    упражнение

  • Условные конструкции

    Управляем поведением программы в зависимости от разных условий

    теория

    тесты

    упражнение

  • Оператор match

    Изучаем специальную версию if для множественных условий

    теория

    тесты

    упражнение

  • Цикл while

    Учимся писать программы для выполнения повторяющихся действий

    теория

    тесты

    упражнение

  • Агрегация данных

    Учимся применять циклы на практике

    теория

    тесты

    упражнение

  • Обход строк

    Учимся обходить и формировать строки в циклах

    теория

    тесты

    упражнение

  • Условия внутри тела цикла

    Учимся управлять поведением программы в цикле

    теория

    тесты

    упражнение

  • Цикл for

    Изучаем еще один цикл в Python

    теория

    тесты

    упражнение

  • Отладка

    Учимся находить ошибки в коде

    теория

    тесты

    упражнение

  • Модули

    Выясняем, как Python работает с кодом, разбитым на несколько файлов

    теория

    тесты

    упражнение

  • Модули поглубже

    Знакомимся с некоторыми частными случаями работы с модулями, которые часто встречаются в документации и в примерах кода

    теория

    тесты

    упражнение

  • Пакеты

    Учимся объединять отдельные модули в группы и работать с такими группами

    теория

    тесты

    упражнение

  • Модуль random

    Практикуемся в использовании модулей на примере модуля random, который входит в стандартную библиотеку Python и отвечает за генерацию случайных чисел

    теория

    тесты

    упражнение

  • Кортежи

    Знакомимся с первым составным типом — типом, значения которого состоят из нескольких значений других типов

    теория

    тесты

    упражнение

  • История развития языка Python

    Выясняем, как Python стал тем, что он сейчас собой представляет

    теория

    тесты

Формат обучения

Испытания

Это практические задания, которые мы советуем выполнить после завершения курса. Задания помогут вам получить дополнительный опыт в программировании и закрепить полученные навыки. Обычно мы рекомендуем выполнить 3-5 испытаний. Но если не получается, не отчаивайтесь. Просто вернитесь к ним позже

Все

Nikita Elistratov19 сентября 2019

Дааааааа!!! Детка, Дааа!!! Я решил сам)))))))) Задание не тяжелое, и возможно некоторые подумают: — Ты смешон))… но меня все равно переполняют эмоции, вот что значит, просто сидеть и думать, думать, думать, перебирать код, перебирать и так далее!))) Сначала я сделал задание как и большинство пользователей))) Но, затем я обратил внимание на: _# обратите внимание на скобки у аргумента функции _ И мозг начал додумывать правильное решение!!! Я рад! Программирование не легкий труд, но он затягивает)))

Кристина24 апреля 2023

Спасибо, шикарное упражнение. Очень хотелось немного поломать голову и вуаля 🙂 Все что есть в «Теории» нужно просто внимательно прочитать, вникнуть и исполнить. Спасибо еще раз.

Kirill21 сентября 2022

Небольшая подсказка для тех, кто отчаялся.

  def truncate(a, b):
    q =  a[:                   
    c =  + '...'
    return

Рекомендуемые программы

профессия

• от 5 025 ₽ в месяц

Аналитик данных

Сбор, анализ и интерпретация данных

9 месяцев •

с нуля

Старт 8 июня

профессия

• от 6 300 ₽ в месяц

Python-разработчик

Разработка веб-приложений на Django

10 месяцев •

с нуля

Старт 8 июня

что нужно знать, сколько и где учиться

За каждой технологией стоит разработчик, ответственный за ее появление. Например, систему оплаты, которую вы использовали, чтобы оплатить покупку, тоже создал какой-то программист. Разработчики используют компьютеры, чтобы решать проблемы. Часто они делают это в командах, когда проблемы чересчур комплексные.

Для создания программ используют языки программирования. Python — один из самых популярных сегодня, язык общего назначения, используемый в самых разных сценариях. Умение программировать с помощью Python — крайне полезный навык.

В этом руководстве рассмотрим рекомендации относительно того, как учить Python и на чем сделать акценты в процессе.

Зачем учить Python?

Python используется для самых разных сценариев — от создания веб-приложений до анализа данных и решения математических проблем. Его любят как опытные программисты, так и начинающие. И есть масса причин начать учить этот язык.

Зная Python, вы будете востребованным. Умение программировать поможет «оставаться на плаву» по мере того, как мир развивается. Одна только работа в сфере разработки программного обеспечения должна вырасти на 21% за следующие 10 лет.

Бюро статистики труда США оценивает этот показатель как «намного стремительнее среднего». Учитывая количество разработчиков, использующих Python, знание этого языка поможет заложить фундамент в этом направлении.

Python похож на английский. Многие разработчики отмечают, что Python легко учить, потому что он похож на английский. И это правда, ведь язык был спроектирован, чтобы быть лаконичным. Если вы только учитесь программировать, то Python — отличный выбор для старта.

Python широко используется. Такие организации, как Quora, YouTube, Dropbox и IBM всерьез полагаются на Python в своем бизнесе, потому что он гибкий, мощный и простой. Вы также можете использовать язык для решения сложных проблем.

За сколько можно выучить Python?

Скорость изучения Python зависит от вашего расписания и того, что вы понимаете под словом «учить».

Существует не так уж и много людей, о которых можно было бы сказать, что они знают Python всецело. Объем знаний сильно зависит от того, для чего вам нужны эти знания.

Если вы хотите стать специалистом по машинному обучению, то перед вами лежит довольно долгий путь. Но начнем с того, сколько займет знакомство с базовым пониманием языка.

В среднем изучение основ занимает 6-8 недель. Это позволит понимать большую часть строк, написанных с помощью этого языка. Если же у вас в планах data science или любая другая специализированная отрасль, то лучше сразу закладывать месяцы и даже годы.

Можно расписать план обучения приблизительно на 5-6 месяцев. Это подойдет в первую очередь тем, кто работает полный день, и может проводить у компьютера 2-3 часа. Сегодня вы учите что-то, а завтра — практикуетесь.

Однако важно практиковаться каждый день, чтобы быть уверенным в том, что вам удастся получить нужные знания за определенный промежуток времени. В любом случае этот режим легко подстраивать, пожертвовав, например, временем, которое вы тратите на просмотр сериалов.

Для чего нужен Python?

Python — это язык программирования общего назначения, что значит, что он используется в самых разных отраслях. Чаще всего его применяют:

  • в веб-разработке,
  • при анализе данных,
  • в машинном обучении и нейросетях,
  • для парсинга/сбора данных,
  • в тестировании ПО,
  • реже в других областях.

Для Python есть внушительный набор библиотек, которые расширяют язык. Это подразумевает наличие огромного числа сообществ, использующих Python для самых разных целей. matplotlib, например, нужна для data science, а Click — для написания скриптов.

За сколько можно выучить основы?

Изучение основ Python займет как минимум три месяца. При условии уделения минимум 10 часов обучения в неделю.

Но три — это не конкретное число. Если вы захотите погрузиться в какую либо из библиотек, то быстро обнаружите, что общее время увеличивается. Одну только matplotlib можно учить несколько недель, и это всего одна библиотека.

Чем больше времени вы посвящаете обучению, тем быстрее вы будете учиться. Базовые вещи можно разобрать и за несколько дней. Но если вы хотите писать сложные и длинные программы, то сразу ориентируетесь на три месяца.

Лучший способ изучить Python бесплатно

Итак, вы решили изучать Python. Теперь разберемся с тем, как сделать это быстро.

Учитывая количество разработчиков, использующих этот язык, недостатка в обучающих материалах нет. Однако ресурсы — это не главное. Вот что еще вам потребуется.

Шаг 1: определение мотивации

Прежде чем начать изучать программирование на Python, определитесь с мотивацией. Это может показаться не столь важным, однако стоит понимать, с какой целью вы учитесь.

Пусть Python и является относительно легким языком, сам процесс обучения требует времени и энергии. И наличие мотивации поможет оставаться сфокусированным.

Вы хотите начать карьеру разработчика? Или стремитесь разбираться в современных технологиях? Это — хорошие причины, чтобы начать.

Шаг 2: изучите основы Python

Вы можете быть искушены идеей сразу же приступить к разработке сайта, но такой подход не работает. Вы будите тратить часы на устранение ошибок, возможно, разочаруетесь в программировании. Решите — «это не мое».

Для начала лучше изучить основы. А время для собственных проектов всегда будет.

Давайте рассмотрим план изучения Python с нуля:

  1. Синтаксис:
    • Как создаются программы Python.
    • Переменные.
    • Типы данных.
    • Вывод инструкций в консоль.
    • Арифметика (базовая математика).
    • Комментарии.
  2. Условные конструкции.
    Они помогают управлять потоком программы. Именно с их помощью можно сказать программе, чтобы она выполнила ту или иную задачу при соответствии условию. Например, выполнить какое-то действие после авторизации пользователя.
  3. Циклы.
    Разрабатывая программу, вам может потребоваться выполнить одну и ту же логику несколько раз. Например, при создании викторины вы хотите дать пользователю 5 попыток. Цикл — это структура Python, позволяющая запустить определенный код указанное количество раз.
  4. Функции.
    Важная структура Python. С их помощью можно избежать повторений. Используя функции, программисты могут создавать код, который проще переиспользовать.
    Например, можно создать функцию, которая складывает два числа. И в следующий раз при необходимости выполнить операцию сложения достаточно будет просто ее вызвать.
    Вот что нужно знать касательно функций в Python:
    • Как они работают.
    • Формальные и реальные параметры.
    • Системные и пользовательские функции.
    • Импорт библиотек.
    • Основы объектно-ориентированного программирования.
  5. Списки и словари. После изучения функций можно изучить типы данных для последовательностей.
    1. Списки хранят коллекции похожих данных в одной переменной. Например, список в Python может хранить перечень обуви, продаваемой в определенном магазине. В другом могут быть компании, доставляющие продукты в рестораны. С помощью списков можно хранить похожую информацию в одном месте. Это же позволяет потом проще управлять такими данными.
    2. Словари похожи на списки. С их помощью данные можно хранить в формате ключ-значение. Ключ выступает в качестве ярлыка для хранящегося значения.
    Вот что нужно знать о списках:
    • Основы списков.
    • Как они индексируются.
    • Основы словарей.
    • Сравнение списков и словарей.
    • Структуры данных в Python.
    • Как получить часть списка.
    • Как перебрать элементы списка.
  6. Объекты и классы.
    • Python — это объектно-ориентированный язык. Классы — это «чертежи» объектов. Они определяют, как именно объекты будут структурированы, и что они смогут хранить. Разработчики используют классы, чтобы избежать повторений и увеличить эффективность кода.
    • Объекты — это экземпляры класса. Например, класс может определять структуру игрока. Объектом же будет выступать сам игрок. Этот объект будет хранить имя игрока и дату, когда тот зарегистрировался для участия.
  7. Работа с файлами.
    Файлы повсеместно используются в Python-программах для хранения и получения информации.
  8. Другие подтемы.
    Это лишь некоторые из тем Python, но, освоив их, вы уже будете развиваться как профессиональный разработчик. Дальше в процессе вам будут встречаться все более сложные и продвинутые темы.
Онлайн-курсы по Python
Бесплатный доступ к курсам Skillbox
  • Основы Python,
  • Веб-верстка для начинающих,
  • Разработчик игр на Unity с нуля,
  • и еще более 30 курсов по IT-направлениям для каждого.

Онлайн-университет Skillbox открывает 7 дней бесплатного доступа к курсам и интенсивам. Я всегда рекомендую попробовать начать программировать бесплатно. Вы будите уверены, что это действительно вам нравится: получается, подходит язык и хочется писать код всю жизнь.

Udemy — глобальная платформа для обучения онлайн
  • Полное руководство по Python 3: от новичка до специалиста.
  • Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля.
  • Разработка Telegram ботов на Python.
  • Полный курс по веб разработке с нуля на Python + Django.
  • Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации.

Udemy — глобальная платформа для обучения и преподавания онлайн, где миллионы студентов получают доступ к необходимым знаниям, которые помогают им добиться успеха. Только по теме «python» доступно почти 2000 курсов для начинающих.


Сайты-справочники и ютуб
PythonRu.com

На нашем сайте более 300 статей и уроков по программированию на python. Вы можете узнать что-то конкретное или пройти серию уроков. Например:

  1. Уроки Python для начинающих.
  2. Стрелялка с Pygame.
  3. 19 уроков по Flask.
  4. Блог на Django — 35 уроков.
  5. Введение в библиотеку pandas.
  6. База данных SQLite в python.
Русскоязычные Youtube каналы

Ютуб один из лучших вариантов изучения программирования. Не спешите учить python «за час», лучше посмотрите эти каналы:

  • Python программирование / Уроки для начинающих (3 млн просмотров),
  • Язык программирования PYTHON для начинающих (1.2 млн просмотров),
  • Базовый Python 3 (185 тыс. просмотров),
  • Основы Python (105 тыс. просмотров).

Исключительно видео формат не все воспринимают. Если на ютубе не получилось, не опускайте руки, пробуйте текстовые материалы.

Python на Хабре

Множество статей «от разработчиков для разработчиков». Здесь вы найдете последние новости, обзоры и исследования которые касаются Python. Кроме этого, на Хабре есть несколько переводов курсов зарубежных авторов.

Книги по Python

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Эта книга посвящена основам Python: инструкциям if, кортежам и так далее. Из нее вы также узнаете о том, как использовать сторонние библиотеки.

Python. Книга рецептов

Эта книга содержит набор рецептов для Python-программиста. Из нее вы узнаете о том, как использовать язык в разных сценариях. Она также включает код, который поможет в изучении синтаксиса.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Эта книга нужна тем, кто хочет расширить свои знания Python и уже знаком с основами. С ее помощью вы научитесь писать простые, но мощные скрипты, которые автоматизируют скучную рутину.

После изучения основных тем можно переходить к изучению машинного обучения и data science.

Большая часть современных руководств посвящена Python 3, потому что Python 2 уже отжил свое.

Шаг 3: создание проектов

Лучший способ научиться программировать — разрабатывать собственные проекты. Это помогает применять полученные знания и учиться, пробуя новое.

Чем больше вы пишите на Python, тем больше учитесь. Вы ставите цель, следуете ей и одновременно получаете новые навыки.

И даже это еще не все. Это также помогает развивать свое портфолио. А с его помощью вы сможете предлагать свои услуги работодателям.

Но прежде чем вы начнете создавать что-то масштабное, попробуйте с чего-нибудь попроще. Главное — создавать что-то, что развивает ваши способности.

Советы по созданию первых проектов

Единственное, что ограничивает вас в отношении собственного проекта — это воображение. Вы можете создать что угодно: сайт, чтобы рассказывать о любимых фильмах, алгоритм для предсказывания цены на авокадо и что-либо еще. Если же придумать что-нибудь не получается, то вот некоторые советы:

  • Посмотрите, что создают другие разработчики.
  • Поищите открытый исходный код, в развитии которого можно было бы поучаствовать. У GitHub даже есть руководство на эту тему.
  • Займитесь волонтерством и предоставьте свои навыки местной некоммерческой организации.
  • Добавьте новые функции в уже существующее приложение.
  • Присоединитесь к сообществу разработчиков в slack или телеграме, чтобы знать, чем они занимаются.

Главное — начинать с малого. Например, вы можете создать трекер привычек. Вот еще несколько идей для проекта:

  • Инструмент, предсказывающий стоимость акций.
  • Сайт для показа рейтинга фильмов.
  • Приложение, чтобы делиться любимыми книгами с друзьями.
  • Телеграм бота для списка дел.
  • Приложение для отслеживания привычек.
  • Игру гонки.
  • Консольный покер или блэкджек.
  • Сайт для сокращения ссылок.
  • Инструмент, который агрегирует интересующий вас контент.

Шаг 4: Развивайтесь для создания более сложных проектов

Создав несколько простых проектов, вы готовы переходить к боле сложным. Это может быть в том числе функциональное расширение уже существующих.

Предположим, ваш первый проект был сайтом со списком фильмов. Следующим шагом может быть добавление возможности пользователям создавать собственные списки.


Вот какие вопросы стоит задавать себе, рассматривая идеи для проектов:

  • Можно ли улучшить что-то в уже существующей программе?
  • Добавить в проект новые функции?
  • Добавить платежную систему, чтобы позволить пользователям покупать доступ?
  • Использовать внешние данные для улучшения программы?
  • Задействовать сторонние библиотеки?

Вам всегда должно быть интересно работать над проектами. Если столкнулись с препятствием, просите о помощи. Для улучшения навыков нужно просто практиковаться.

Выводы

В начале своего пути изучите основы языка. Познакомьтесь с синтаксисом, условными конструкциями, циклами и списками.

После этого переходите к созданию простых проектов. Это поможет развивать навыки на практике и добавлять результаты в свое портфолио.

Изучение Python требует настойчивости, усилий и времени. Однако этот навык вы сможете использовать в самых разных сферах своей жизни.

Python Numpy Tutorial

Этот учебник по Python NumPy поможет вам изучить NumPy с нуля, чтобы вы могли эффективно использовать его в своих проектах по науке о данных и машинному обучению.

Чему вы научитесь

  • Создание одномерных и многомерных массивов NumPy
  • Эффективное использование встроенных функций и методов NumPy
  • Выполнение математических операций с массивами
  • Извлечение элементов из массивов с помощью срезов и индексирования
  • Выберите элементы массивов условно.

Раздел 1. Начало работы

  • Что такое NumPy — узнайте, что такое NumPy и чем он может вам помочь.

Раздел 2. Создание массивов

  • Создание массивов — показать вам, как создавать массивы numpy.
  • zeros() — создать пустой массив заданной формы, элементы которого заполнены нулями.
  • one() — создать пустой массив заданной формы, элементы которого заполнены единицами.
  • arange() — создать пустой массив с равномерно расположенными числами.
  • linspace() — создать новый массив numpy с равномерно расположенными числами указанного интервала.

Раздел 3. Индексирование и нарезка массива

  • Индексирование — узнайте, как выбирать элементы с помощью индексирования.
  • Нарезка — покажет вам, как использовать срезы для извлечения элементов из массива.
  • Причудливая индексация — узнайте, как индексировать массив numpy, используя другой массив numpy.
  • Логическое индексирование — руководство по индексации массива с использованием другого массива логических значений.
  • Просмотр и копирование — показывает разницу между представлением и копированием массива и как использовать метод copy() для создания копии массива.

Раздел 4. Агрегатные функции

  • sum() – возвращает сумму всех элементов
  • mean() – возвращает среднее значение всех элементов массива.
  • var() — возвращает дисперсию всех элементов массива.
  • std() — вычислить стандартное отклонение элементов массива.
  • prod() — вернуть произведение всех элементов.
  • amin() — вернуть минимальное значение в массиве.
  • amax() — вернуть максимальное значение в массиве.
  • all() — возвращает True , если все элементы в массиве оцениваются как True .
  • any() — возвращает True, если какой-либо из элементов массива не равен нулю.

Раздел 5. Операции с массивами

  • reshape() – придать массиву новую форму с сохранением тех же элементов.
  • transpose() — возвращает вид массива с транспонированными осями.
  • sort() — вернуть отсортированную копию массива.
  • flatten() — возвращает копию массива, свернутого в одно измерение.
  • ravel() — возвращает непрерывный сглаженный массив.

Раздел 6. Арифметические операции

  • add() – возвращает сумму двух массивов одинакового размера.
  • subtract() — вернуть разницу между двумя массивами одинакового размера.
  • умножить() — вернуть произведение двух массивов одинакового размера.
  • разделить() – вернуть частное двух массивов одинакового размера.
  • Широковещательная рассылка — покажите, как NumPy использует широковещательную рассылку для выполнения арифметических операций над массивами различной формы.

Раздел 7. Объединение и разделение массивов

  • concatenate() – соединить два или более массивов вдоль существующей оси.
  • stack() – объединить два или более массива по новой оси.
  • vstack() — объединить два или более массива по вертикали.
  • hstack() — соединяет два или более массива по горизонтали.
  • split() – разбить массив на подмассивы.

Считаете ли вы это руководство полезным?

Ранее

Покрытие Python unittest

Вперед

Что такое NumPy

Синтаксис Python

Резюме : в этом руководстве вы узнаете об основном синтаксисе Python, чтобы вы могли можно начать с языка Python быстро.

Пробелы и отступы

Если вы работали с другими языками программирования, такими как Java, C# или C/C++, вы знаете, что в этих языках используются точки с запятой ( ; ) для разделения операторов.

Однако Python использует пробелы и отступы для создания структуры кода.

Ниже показан фрагмент кода Python:

 # определить основную функцию для вывода чего-либо
деф основной():
    я = 1
    макс = 10
    в то время как (я <макс.):
        печать (я)
        я = я + 1
# вызов функции main
main()  Язык кода: Python (python)

Смысл кода для вас сейчас не важен. Вместо этого обратите внимание на структуру кода.

В конце каждой строки вы не видите точку с запятой для завершения инструкции. И код использует отступы для форматирования кода.

Используя отступы и пробелы для организации кода, код Python получает следующие преимущества:

  • Во-первых, вы никогда не пропустите начало или конец кода блока, как в других языках программирования, таких как Java или C#.
  • Во-вторых, стиль кодирования практически одинаков. Если вам нужно поддерживать код другого разработчика, этот код выглядит так же, как ваш.
  • В-третьих, код более читабельный и понятный по сравнению с другими языками программирования.

Комментарии

Комментарии так же важны, как и код, потому что они описывают, почему был написан фрагмент кода.

Когда интерпретатор Python выполняет код, он игнорирует комментарии.

В Python однострочный комментарий начинается с символа решетки (#), за которым следует комментарий. Например:

 # Это однострочный комментарий на Python  Язык кода: Python (python)

И Python также поддерживает другие виды комментариев.

Продолжение операторов

Python использует символ новой строки для разделения операторов. Он помещает каждое утверждение в одну строку.

Однако длинная инструкция может занимать несколько строк с использованием символа обратной косой черты ( \ ).

В следующем примере показано, как использовать символ обратной косой черты ( \ ) для продолжения оператора во второй строке:

 if (a == True) и (b == False) и \
   (с == Истина):
    print("Продолжение операторов")  Язык кода: Python (python)

Идентификаторы

Идентификаторы — это имена, которые идентифицируют переменные, функции, модули, классы и другие объекты в Python.

Имя идентификатора должно начинаться с буквы или символа подчеркивания ( _ ). Следующие символы могут быть буквенно-цифровыми или символами подчеркивания.

Идентификаторы Python чувствительны к регистру. Например, счетчик и счетчик — это разные идентификаторы.

Кроме того, вы не можете использовать ключевые слова Python для именования идентификаторов.

Ключевые слова

Некоторые слова в Python имеют особое значение. Они называются ключевыми словами.

Ниже показан список ключевых слов в Python:

 False class finally is return
Нет продолжения для лямбда-попытки
Истинное определение от нелокального в то время как
и del global не с
как elif if или yield
утверждать иначе импортировать пропуск
брейк кроме рейза  Язык кода: Python (python)

Python — это растущий и развивающийся язык. Таким образом, его ключевые слова будут расти и меняться.

Python предоставляет специальный модуль для перечисления своих ключевых слов под названием keyword .

Чтобы найти текущий список ключевых слов, используйте следующий код:

 ключевое слово импорта
print(keyword.kwlist)  Язык кода: Python (python)

Строковые литералы

Python использует одинарные кавычки ( ' ), двойные кавычки ( " ), тройные одинарные кавычки ( ''' ) и тройные двойные кавычки ( """ ) для обозначения строкового литерала.

Строковый литерал должен быть заключен в кавычки того же типа. Например, если вы используете одинарную кавычку, чтобы начать строковый литерал, вам нужно использовать ту же одинарную кавычку, чтобы закончить его.

Ниже приведены некоторые примеры строковых литералов:

 s = 'Это строка'
печать(и)
s = "Другая строка с использованием двойных кавычек"
печать(и)
s = ''' строка может занимать
        несколько строк '''
печать(и)  Язык кода: Python (python)

Резюме

  • Оператор Python заканчивается символом новой строки.

    No related posts.