Python: 初心者からプロまで (パート 3)-Python チュートリアル-php.cn

Python の関数

関数は、特定のタスクを実行する再利用可能なコードブロックです。これらはコードを整理し、読みやすくし、繰り返しを減らすのに役立ちます。たとえば、コードを書くと、非常に長くなり、読んだり、各行が何をするのかを見つけたりするのが非常に困難になる可能性があり、主に value を呼び出す必要がある場合があります。

    def greet(name):

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関数を使用する理由

複雑な食事を作っているところを想像してみてください。一度にすべてをやろうとするのではなく、野菜を切る、ソースを準備する、メインディッシュを調理するなど、プロセスを小さなタスクに分割します。これらのタスクのそれぞれは、プログラミングにおける関数として考えることができます。

それぞれに、すべてのコードで食事全体を詰まらせることなく、必要なときに呼び出すことができるセクションが組み込まれているため、コードが読みやすくなり、エラーが少なくなります。

関数により次のことが可能になります:

コードの整理: レシピの材料や手順を整理するのと同じように、関数はコードを管理しやすい論理的な部分に整理するのに役立ちます。
コードの再利用: 同じタスクを複数回実行する必要がある場合は、同じコードを何度も記述するのではなく、関数を作成して必要なときにいつでも呼び出すことができます。
複雑なタスクを簡素化する: 大きな問題は、より小さくて管理しやすい部分に分割できます。
可読性の向上: 適切な名前の関数により、レシピ内の明確な指示のように、コードが理解しやすくなります。

実際の例:

電卓アプリ: 各演算 (加算、減算、乗算、除算) は個別の関数である可能性があります。
ソーシャルメディア投稿: 関数はテキストの投稿、画像のアップロード、ハッシュタグの追加を処理できます。
オンラインショッピング: 関数は総コストを計算したり、割引を適用したり、支払いを処理したりする場合があります。

次に、関数を作成して定義する方法を見てみましょう。

def greet(name):
    """
    This function takes a name and returns a greeting message.
    """
    return f"Hello, {name}! Welcome to Python programming."

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これを詳しく説明します

def は、関数を定義していることを Python に伝えます。
greet は関数名です (名前は任意に変更できます!)
(Alex) はパラメータです - 関数が受け取るデータのプレースホルダーです

インデントされたブロックは関数本体、つまり関数が行う内容です。

return specifies what the function gives back when it's done

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関数の使用 (呼び出し)

# Calling the function
message = greet("Alex")
print(message)


greet("Alex"):

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これは、関数を「呼び出し」または「使用」する側です。
「こんにちは、'greet' という名前の関数。'Alex' を入力として受け取ってください。」
「アレックス」が議論です。これは、関数に操作する特定の情報を与えるようなものです。

関数内で何が起こるか:

関数は「Alex」を取得し、挨拶文の {name} の場所に配置します。
したがって、「こんにちは、Alex! Python プログラミングへようこそ。」というメッセージが作成されます。

メッセージ = ...:
関数が返す (返す) ものを「message」という変数に保存します。
これで、「メッセージ」には「こんにちは、アレックス! Python プログラミングへようこそ。」というテキストが含まれます。

print(メッセージ):
これは単に「メッセージ」の内容を画面に表示するだけです。

Python: From Beginners to Pro (Part 3)

「これは次のように出力されます: 「こんにちは、アレックス! Python プログラミングへようこそ。」
ここで、「Alex」は引数、つまり関数に渡す実際のデータです。

より複雑な例:
ショッピングカート内の商品の合計金額を計算する関数を作成しましょう:

def calculate_total(items, tax_rate):
    subtotal = sum(items)
    tax = subtotal * tax_rate
    total = subtotal + tax
    return total

    # Using the function
    cart = [10.99, 5.50, 8.99]
    tax = 0.08  # 8% tax
    total_cost = calculate_total(cart, tax)
    print(f"Your total including tax is: ${total_cost:.2f}")

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この例では、複数の引数を調べて、関数の引数として items と Tax_rate を配置し、関数が従う明確なパラメーターをいくつか作成しました。

subtotal = sum(items) - subtotal は、合計を計算する値の変数またはプレースホルダーです (sum は、「開始」値の合計を返す Python のライブラリであることに注意してください (デフォルト) : 0) に加えて、数値の反復可能値) の項目。
tax = subtotal * Tax_rate ここでは、tax を新しい変数として取り、その変数では、前の変数 subtotal(sum(items)) * Tax_rate を取り、これは任意の変数のプレースホルダーです。ユーザーが入力する数字。
合計 = 小計 + 税;これは、小計と税金の 2 つの変数の合計です。

関数 Calculate_total(cart, Tax) を呼び出すと、カートはカート内のすべての値 (10.99+5.50+8.99) を合計し、その値に 0.08 を乗算して税金を取得し、それらを合計します。合計を取得します。

私たちの print ステートメントはフォーマットされた文字列を使用しており、total_cost を小数点第 2 位まで減らす必要があると述べました。

注意すべき重要なポイント

Function Names: Use clear, descriptive names. calculate_total is better than calc or function1.
Parameters: These are the inputs your function expects. In calculate_total, we have two: items and tax_rate.
Return Statement: This specifies what the function gives back. Not all functions need to return something, but many do.
Indentation: Everything inside the function must be indented. This is how Python knows what's part of the function.
Calling the Function: We use the function name followed by parentheses containing the arguments.

Practice Exercise:
Try creating a function that takes a person's name and age, and returns a message like "Hello [name], you will be [age+10] in 10 years." This will help you practice using multiple parameters and doing calculations within a function.

Python Data Structures: Lists, Sets, Tuples, and Dictionaries

Python offers several built-in data structures that allow programmers to organize and manipulate data efficiently. we'll explore four essential data structures: lists, sets, tuples, and dictionaries. Each of these structures has unique characteristics and use cases.

Lists
Lists are the most commonly used data structure in Python. They are ordered, mutable collections that can contain elements of different data types. You can create a list using square brackets:

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

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Lists maintain the order of elements, allowing you to access them by their index. For example, fruits[0] would return "apple". This ordering makes lists ideal for situations where the sequence of elements matters, such as maintaining a playlist or a to-do list.

One of the key advantages of lists is their mutability. You can easily add, remove, or modify elements:

fruits.append("date")  # Adds "date" to the end
fruits[1] = "blueberry"  # Replaces "banana" with "blueberry"

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Lists also support various operations like slicing, concatenation, and list comprehensions, making them extremely versatile. Use lists when you need an ordered collection that you can modify and when you want to allow duplicate elements.

To learn more about lists, check this guide by Bala Priya C (Lists in Python – A Comprehensive Guide)

Sets
Sets are unordered collections of unique elements. You can create a set using curly braces or the set() function.

unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}

The defining feature of sets is that they only store unique elements. If you try to add a duplicate element, it will be ignored. This makes sets perfect for removing duplicates from a list or for membership testing.

Sets also support mathematical set operations like union, intersection, and difference:

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
print(set1.union(set2))  # {1, 2, 3, 4, 5}

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While sets are mutable (you can add or remove elements), they must be immutable. Use sets when you need to ensure uniqueness of elements and don't care about their order.

To learn more about sets, check this guide on w3school

Tuples
Tuples are similar to lists in that they are ordered sequences, but they are immutable – once created, they cannot be modified. You create a tuple using parentheses:

coordinates = (10, 20)

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The immutability of tuples makes them useful for representing fixed collections of items, like the x and y coordinates in our example. They're also commonly used to return multiple values from a function.

def get_user_info():
    return ("Alice", 30, "New York")

name, age, city = get_user_info()

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Tuples can be used as dictionary keys (unlike lists) because of their immutability. Use tuples when you have a collection of related items that shouldn't change throughout your program's execution.

If you need more insight on tuples, Geeksforgeeks has a very informative guide on it

Dictionaries: Key-Value Pairs
Dictionaries are unordered collections of key-value pairs. They provide a way to associate related information. You create a dictionary using curly braces with key-value pairs:

person = {"name": "Alex", "age": 25, "city": "San Francisco"}

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Dictionaries allow fast lookup of values based on their keys. You can access, add, or modify values using their associated keys:

 print(person["name"])  # Prints "Alex"
 person["job"] = "Engineer"  # Adds a new key-value pair

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Dictionaries are incredibly useful for representing structured data, similar to JSON. They're also great for counting occurrences of items or creating mappings between related pieces of information.

I love what Simplilearn did with this guide on dictionary; find it here.

Choosing the Right Data Structure

When deciding which data structure to use, consider these factors:

秩序を維持する必要がありますか? 「はい」の場合は、リストまたはタプルを検討してください。
コレクションを変更する必要がありますか? 「はい」の場合は、リストまたは辞書を使用してください。
一意性を確保する必要がありますか? 「はい」の場合は、セットを使用します。
値をキーに関連付ける必要がありますか? 「はい」の場合は、辞書を使用してください。
不変のシーケンスが必要ですか? 「はい」の場合は、タプルを使用します。

これらのデータ構造と、それらをいつどのように使用するかを理解すると、より効率的で読みやすいコードを作成するのに役立ちます。経験を積むにつれて、どの構造が自分の特定のニーズに最も適しているかについての直観が養われます。

Python の柔軟性により、必要に応じてこれらの構造間を変換できることを覚えておいてください。たとえば、リストをセットに変換して重複を削除し、順序を維持する必要がある場合はリストに変換し直すことができます。この相互運用性により、これらのデータ構造を組み合わせて使用するとさらに強力になります。

どうやってこれを行うのでしょうか?見つけて、Python 学習グループのコメントセッションに投稿してください。

リスト、セット、タプル、辞書をマスターすると、Python でさまざまなデータ操作タスクを処理するための強固な基盤が得られます。プログラミングを進めるにつれて、さらに特殊なデータ構造を発見することになりますが、これら 4 つは Python プログラミングツールキットの基本的なツールであり続けます。

以上がPython: 初心者からプロまで (パート 3)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。