ASAS PYTHON

Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang ditafsirkan yang terkenal dengan kesederhanaan dan serba boleh. Pembangunan web Analisis data Kecerdasan buatan Pengkomputeran saintifik Automasi Dll, ia digunakan secara meluas kerana banyak aplikasinya. Pustaka standardnya yang luas, sintaks ringkas dan penaipan dinamik menjadikannya popular di kalangan pembangun baharu serta pengekod berpengalaman.

Menyediakan Python

Untuk mula menggunakan Python, pertama, kita mesti memasang penterjemah Python dan editor teks atau IDE (Persekitaran Pembangunan Bersepadu). Pilihan popular termasuk PyCharm, Visual Studio Code dan Spyder.

• Muat turun Python:

  • Pergi ke tapak web rasmi Python: python.org
  • Navigasi ke bahagian Muat Turun dan pilih versi yang sesuai untuk sistem pengendalian anda (Windows, macOS, Linux).

• Pasang Python:

  • Jalankan pemasang.
  • Pastikan anda menyemak pilihan "Tambah Python ke PATH" semasa proses pemasangan.
  • Ikuti gesaan pemasangan.

• Pasang Editor Kod
  Walaupun anda boleh menulis kod Python dalam mana-mana editor teks, menggunakan Persekitaran Pembangunan Bersepadu (IDE) atau editor kod dengan sokongan Python boleh meningkatkan produktiviti anda. Berikut adalah beberapa pilihan popular:

  • VS Code (Visual Studio Code): Editor kod sumber yang ringan tetapi berkuasa dengan sokongan untuk Python.
  • PyCharm: IDE berciri penuh khusus untuk pembangunan Python.
  • Teks Sublime: Editor teks yang canggih untuk kod, markup dan prosa.

• Pasang Persekitaran Maya
  Mencipta persekitaran maya membantu mengurus kebergantungan dan mengelakkan konflik antara projek yang berbeza.

  • Buat Persekitaran Maya:
    • Buka terminal atau command prompt.
    • Navigasi ke direktori projek anda.
    • Jalankan arahan: python -m venv env
      • Ini mewujudkan persekitaran maya bernama env.
  • Aktifkan Persekitaran Maya:
    • Pada Windows: .envScriptsactivate
    • Pada macOS/Linux: sumber env/bin/activate
    • Anda sepatutnya melihat (env) atau serupa dalam gesaan terminal anda yang menunjukkan persekitaran maya aktif.

• Tulis dan Jalankan Skrip Python Mudah

  • Buat Fail Python:
  • Buka editor kod anda.
  • Buat fail baharu bernama hello.py.
  • Tulis Beberapa Kod:
  • Tambahkan kod berikut pada hello.py:

print("Hello, World!")

• Jalankan Skrip:
  • Buka terminal atau command prompt.
  • Navigasi ke direktori yang mengandungi hello.py.
  • Jalankan skrip menggunakan: python hello.py

Untuk memulakan pengekodan dalam Python, anda mesti memasang penterjemah Python dan editor teks atau IDE (Persekitaran Pembangunan Bersepadu). Pilihan popular termasuk PyCharm, Visual Studio Code dan Spyder.

Sintaks Asas
Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari. Ia menggunakan lekukan untuk menentukan blok kod dan bukannya pendakap kerinting atau kata kunci. Pembolehubah ditetapkan menggunakan pengendali tugasan (=).

Contoh:

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

Jenis Data
Python mempunyai sokongan terbina dalam untuk pelbagai jenis data, termasuk:

• Integer (int): nombor bulat
• Terapung (terapung): nombor perpuluhan
• String (str): urutan aksara
• Boolean (bool): Nilai Betul atau Salah
• Senarai (senarai): koleksi barang yang dipesan

Contoh:

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

Pengendali dan Struktur Kawalan

Python menyokong pelbagai pengendali untuk aritmetik, perbandingan, operasi logik dan banyak lagi. Struktur kawalan seperti pernyataan if-else dan untuk gelung digunakan untuk membuat keputusan dan lelaran.

Contoh:

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

Fungsi

Fungsi ialah blok kod boleh guna semula yang mengambil hujah dan mengembalikan nilai. Mereka membantu menyusun kod dan mengurangkan pertindihan.

Contoh:

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

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

Modul dan Pakej

Python mempunyai koleksi perpustakaan dan modul yang luas untuk pelbagai tugas, seperti matematik, fail I/O dan rangkaian. Anda boleh mengimport modul menggunakan pernyataan import.

Contoh:

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

Fail Input/Output

Python menyediakan pelbagai cara untuk membaca dan menulis fail, termasuk fail teks, fail CSV dan banyak lagi.

Contoh:

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

Pengendalian Pengecualian

Python menggunakan blok cuba-kecuali untuk mengendalikan ralat dan pengecualian dengan anggun.

Contoh:

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

Pengaturcaraan Berorientasikan Objek

Python menyokong konsep pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP) seperti kelas, objek, warisan dan polimorfisme.

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.

以上是ASAS PYTHON的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！