LES BASES DE PYTHON

Python est un langage de programmation interprété de haut niveau connu pour sa simplicité et sa polyvalence. Développement Web Analyse de données Intelligence artificielle Calcul scientifique Automatisation Etc, il est largement utilisé en raison de ses nombreuses applications. Sa vaste bibliothèque standard, sa syntaxe simple et son typage dynamique l'ont rendu populaire auprès des nouveaux développeurs ainsi que des codeurs expérimentés.

Configuration de Python

Pour commencer à utiliser Python, il faut d'abord installer un interpréteur Python et un éditeur de texte ou IDE (Integrated Development Environment). Les choix populaires incluent PyCharm, Visual Studio Code et Spyder.

• Télécharger Python :

  • Allez sur le site officiel de Python : python.org
  • Accédez à la section Téléchargements et choisissez la version adaptée à votre système d'exploitation (Windows, macOS, Linux).

• Installer Python :

  • Exécutez le programme d'installation.
  • Assurez-vous de cocher l'option "Ajouter Python au PATH" pendant le processus d'installation.
  • Suivez les instructions d'installation.

• Installer un éditeur de code
  Bien que vous puissiez écrire du code Python dans n'importe quel éditeur de texte, l'utilisation d'un environnement de développement intégré (IDE) ou d'un éditeur de code prenant en charge Python peut considérablement améliorer votre productivité. Voici quelques choix populaires :

  • VS Code (Visual Studio Code) : un éditeur de code source léger mais puissant avec prise en charge de Python.
  • PyCharm : un IDE complet spécifiquement pour le développement Python.
  • Sublime Text : un éditeur de texte sophistiqué pour le code, le balisage et la prose.

• Installer un environnement virtuel
  La création d'un environnement virtuel permet de gérer les dépendances et d'éviter les conflits entre différents projets.

  • Créez un environnement virtuel :
    • Ouvrez un terminal ou une invite de commande.
    • Accédez au répertoire de votre projet.
    • Exécutez la commande : python -m venv env
      • Cela crée un environnement virtuel nommé env.
  • Activer l'environnement virtuel :
    • Sous Windows : .envScriptsactivate
    • Sur macOS/Linux : source env/bin/activate
    • Vous devriez voir (env) ou similaire dans l'invite de votre terminal indiquant que l'environnement virtuel est actif.

• Écrire et exécuter un script Python simple

  • Créer un fichier Python :
  • Ouvrez votre éditeur de code.
  • Créez un nouveau fichier nommé hello.py.
  • Écrivez du code :
  • Ajoutez le code suivant à hello.py :

print("Hello, World!")

• Exécutez le script :
  • Ouvrez un terminal ou une invite de commande.
  • Naviguez jusqu'au répertoire contenant hello.py.
  • Exécutez le script en utilisant : python hello.py

Pour commencer à coder en Python, vous devez installer un interpréteur Python et un éditeur de texte ou IDE (Integrated Development Environment). Les choix populaires incluent PyCharm, Visual Studio Code et Spyder.

Syntaxe de base
La syntaxe de Python est concise et facile à apprendre. Il utilise l'indentation pour définir des blocs de code au lieu d'accolades ou de mots-clés. Les variables sont attribuées à l'aide de l'opérateur d'affectation (=).

Exemple :

x = 5  # assign 5 to variable x
y = "Hello"  # assign string "Hello" to variable y

Types de données
Python prend en charge différents types de données, notamment :

• Entiers (int) : nombres entiers
• Flotteurs (float) : nombres décimaux
• Chaînes (str) : séquences de caractères
• Booléen (bool) : valeurs vraies ou fausses
• Listes (liste) : collections ordonnées d'articles

Exemple :

my_list = [1, 2, 3, "four", 5.5]  # create a list with mixed data types

Opérateurs et structures de contrôle

Python prend en charge divers opérateurs pour l'arithmétique, la comparaison, les opérations logiques, etc. Les structures de contrôle telles que les instructions if-else et les boucles for sont utilisées pour la prise de décision et l'itération.

Exemple :

x = 5
if x > 10:
    print("x is greater than 10")
else:
    print("x is less than or equal to 10")

for i in range(5):
    print(i)  # prints numbers from 0 to 4

Fonctions

Les fonctions sont des blocs de code réutilisables qui prennent des arguments et renvoient des valeurs. Ils aident à organiser le code et à réduire la duplication.

Exemple :

def greet(name):
    print("Hello, " + name + "!")

greet("John")  # outputs "Hello, John!"

Modules et forfaits

Python possède une vaste collection de bibliothèques et de modules pour diverses tâches, telles que les mathématiques, les E/S de fichiers et la mise en réseau. Vous pouvez importer des modules à l'aide de l'instruction import.

Exemple :

import math
print(math.pi)  # outputs the value of pi

Entrée/Sortie de fichier

Python propose différentes manières de lire et d'écrire des fichiers, notamment des fichiers texte, des fichiers CSV, etc.

Exemple :

with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("This is an example text file.")

Gestion des exceptions

Python utilise des blocs try-sauf pour gérer les erreurs et les exceptions avec élégance.

Exemple :

try:
    x = 5 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero!") 

Programmation orientée objet

Python prend en charge les concepts de programmation orientée objet (POO) tels que les classes, les objets, l'héritage et le polymorphisme.

Example:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def greet(self):
        print("Hello, my name is " + self.name + " and I am " + str(self.age) + " years old.")

person = Person("John", 30)
person.greet()  # outputs "Hello, my name is John and I am 30 years old."

Advanced Topics

Python has many advanced features, including generators, decorators, and asynchronous programming.

Example:

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

seq = infinite_sequence()
for _ in range(10):
    print(next(seq))  # prints numbers from 0 to 9

Decorators

Decorators are a special type of function that can modify or extend the behavior of another function. They are denoted by the @ symbol followed by the decorator's name.

Example:

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

Generators

Generators are a type of iterable, like lists or tuples, but they generate their values on the fly instead of storing them in memory.

Example:

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

seq = infinite_sequence()
for _ in range(10):
    print(next(seq))  # prints numbers from 0 to 9

Asyncio

Asyncio is a library for writing single-threaded concurrent code using coroutines, multiplexing I/O access over sockets and other resources, and implementing network clients and servers.

Example:

import asyncio

async def my_function():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello!")

asyncio.run(my_function())

Data Structures

Python has a range of built-in data structures, including lists, tuples, dictionaries, sets, and more. It also has libraries like NumPy and Pandas for efficient numerical and data analysis.

Example:

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_array * 2)  # prints [2, 4, 6, 8, 10]

Web Development

Python has popular frameworks like Django, Flask, and Pyramid for building web applications. It also has libraries like Requests and BeautifulSoup for web scraping and crawling.

Example:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Hello, World!"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Data Analysis

Python has libraries like Pandas, NumPy, and Matplotlib for data analysis and visualization. It also has Scikit-learn for machine learning tasks.

Example:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("my_data.csv")
plt.plot(data["column1"])
plt.show()

Machine Learning

Python has libraries like Scikit-learn, TensorFlow, and Keras for building machine learning models. It also has libraries like NLTK and spaCy for natural language processing.

Example:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

boston_data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston_data.data, boston_data.target, test_size=0.2, random_state=0)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))  # prints the R^2 score of the model

Conclusion

Python is a versatile language with a wide range of applications, from web development to data analysis and machine learning. Its simplicity, readability, and large community make it an ideal language for beginners and experienced programmers alike.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!