Principes de base de Python: Qu'est-ce qui rend Python si puissant?

Python, vous en avez entendu parler et vous vous demandez ce qui est si spécial avec cette langue. Avec la montée de et , il est impossible de s'en éloigner. Vous pouvez vous remettre en question, Python est-il facile à apprendre? Laisse moi te dire, c'est en fait ! et je suis là pour vous aider à démarrer avec les bases de Python.

Ce blog sera un guide pour:

• Qu'est-ce que Python?
• Caractéristiques de Python
• Passer aux bases de Python
  • commentaires
  • Variables
  • Types de données
    • Conversion de type
  • Les opérateurs
  • Espacement de noms et étendues
• Contrôle de flux
  • si, elif, sinon
  • pour, while, boucles imbriquées
• La gestion des fichiers
• OOPS avec Python

Commençons.

Qu'est-ce que Python?

Python en termes simples est un Langage de programmation dynamique de haut niveau lequel est interprété . Guido van Rossum, le père de Python avait des objectifs simples en tête lorsqu'il le développait, code facile à regarder, lisible et open source. Python est classé comme le 3ème langage le plus important suivi de et dans une enquête menée en 2018 par Stack Overflow qui prouve qu'il s'agit du langage le plus en croissance.

Caractéristiques de Python

Python est actuellement mon langage préféré et le plus préféré pour travailler en raison de son simplicité, bibliothèques puissantes et lisibilité . Vous êtes peut-être un codeur de la vieille école ou pouvez être complètement nouveau dans la programmation, Python est la meilleure façon de commencer!

Python fournit les fonctionnalités répertoriées ci-dessous:

• Simplicité: Pensez moins à la syntaxe du langage et plus au code.
• Open source: Un langage puissant et gratuit pour tout le monde à utiliser et à modifier au besoin.
• Portabilité: Le code Python peut être partagé et fonctionnerait de la même manière que prévu. Transparente et sans tracas.
• Être intégrable et extensible: Python peut contenir des extraits d'autres langages pour exécuter certaines fonctions.
• Être interprété: Les soucis des tâches de mémoire volumineuses et d'autres tâches lourdes de processeur sont pris en charge par Python lui-même, vous laissant vous soucier uniquement du codage.
• Énorme quantité de bibliothèques: ? Python vous a couvert. Développement web? Python vous a toujours couvert. Toujours.
• Orientation de l'objet: Les objets aident à décomposer des problèmes complexes de la vie réelle en tels qu'ils peuvent être codés et résolus pour obtenir des solutions.

Pour résumer, Python a un syntaxe simple , est lisible , et a excellent soutien communautaire . Vous vous posez peut-être la question suivante: que pouvez-vous faire si vous connaissez Python? Eh bien, vous avez le choix entre plusieurs options.

• Data Scientist
• et

Maintenant que vous savez que Python a un ensemble de fonctionnalités aussi étonnant, pourquoi ne pas commencer avec les bases de Python?

Passer aux bases de Python

Pour commencer avec les bases de Python, vous devez d'abord installer Python dans votre système, non? Alors faisons ça maintenant! Vous devriez savoir que le plus Linux et Unix les distributions de nos jours sont livrées avec une version de Python prête à l'emploi. Pour vous configurer, vous pouvez suivre ceci .

Une fois que vous êtes configuré, vous devez créer votre premier projet. Suivez ces étapes:

• Créer Projet et entrez le nom et cliquez sur créer .
• Clic-droit dans le dossier du projet et créez un fichier python en utilisant le Nouveau-> Fichier-> Fichier Python et entrez le nom du fichier

Vous avez terminé. Vous avez configuré vos fichiers pour démarrer .Êtes-vous impatient de commencer à coder? Commençons. Le premier et avant tout, le programme «Hello World».

print ('Hello World, Welcome to edureka!')

Production : Bonjour tout le monde, Bienvenue sur edureka!

Voilà, c’est votre premier programme. Et vous pouvez dire par la syntaxe, que c'est super facile comprendre. Passons aux commentaires dans les bases de Python.

Commentaires en Python

Les commentaires sur une seule ligne en Python sont effectués en utilisant le symbole # et '' pour les commentaires sur plusieurs lignes. Si vous voulez en savoir plus sur commentaires , vous pouvez lire ceci . Une fois que vous savez commenter dans les bases de Python, passons aux variables dans les bases de Python.

Variables

Les variables en mots simples sont espaces mémoire où tu peux stocker Les données ou valeurs . Mais le hic ici en Python est que les variables n'ont pas besoin d'être déclarées avant l'utilisation car elles sont nécessaires dans d'autres langages. La Type de données est attribué automatiquement à la variable. Si vous entrez un entier, le type de données est affecté en tant qu'entier. Vous entrez un , la variable reçoit un type de données chaîne. Vous avez eu l'idée. Cela rend Python langage typé dynamiquement . Vous utilisez l'opérateur d'affectation (=) pour affecter des valeurs aux variables.

a = 'Bienvenue à edureka!' b = 123 c = 3,142 impression (a, b, c)

Production : Bienvenue à edureka! 123 3,142
Vous pouvez voir la façon dont j'ai attribué les valeurs à ces variables. C'est ainsi que vous attribuez des valeurs aux variables en Python. Et si vous vous demandez, oui, vous pouvez imprimer plusieurs variables en un seul déclaration d'impression . Passons maintenant aux types de données dans les bases de Python.

Types de données en Python

Les types de données sont essentiellement Les données qu'un supports linguistiques de sorte qu'il soit utile de définir des données réelles telles que les salaires, les noms des employés, etc. Les possibilités sont infinies. Les types de données sont les suivants:

Types de données numériques

Comme son nom l'indique, il s'agit de stocker des types de données numériques dans les variables. Vous devez savoir qu'ils sont immuable , ce qui signifie que les données spécifiques de la variable ne peuvent pas être modifiées.

Il existe 3 types de données numériques:

• Entier: C'est tout aussi simple à dire que vous pouvez stocker des valeurs entières dans les variables. Ex: a = 10.
• Flotte: Float contient les nombres réels et sont représentés par des notations décimales et parfois même scientifiques avec E ou e indiquant la puissance de 10 (2,5e2 = 2,5 x 102 = 250). Ex: 10.24.
• Nombres complexes: Ceux-ci sont de la forme a + bj, où a et b sont des flottants et J représente la racine carrée de -1 (qui est un nombre imaginaire). Ex: 10 + 6j.

a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j

Alors maintenant que vous avez compris les différents types de données numériques, vous pouvez comprendre la conversion d'un type de données en un autre type de données dans ce blog de Python Basics.

Conversion de type

La conversion de type est le conversion d'un type de données en un autre type de données ce qui peut nous être vraiment utile lorsque nous commençons à programmer pour obtenir des solutions à nos problèmes.Comprenons avec des exemples.

a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j print (int (b), float (a), str (c))

Production : 10,0 3 '10 + 6j '
Vous pouvez comprendre, tapez la conversion par l'extrait de code ci-dessus.«A» comme un entier, «b» comme un flottant et «c» comme un nombre complexe. Vous utilisez les méthodes float (), int (), str () intégrées à Python, ce qui nous aide à les convertir. Conversion de type peut être vraiment important lorsque vous passez à des exemples du monde réel.

Une situation simple pourrait être où vous devez calculer le salaire des employés dans une entreprise et ceux-ci devraient être au format flottant, mais ils nous sont fournis au format chaîne. Donc, pour faciliter notre travail, il vous suffit d'utiliser la conversion de type et de convertir la chaîne de salaires en flottant, puis d'avancer dans notre travail. Passons maintenant au type de données List dans les bases de Python.

Listes

La liste en mots simples peut être considérée comme qui existent dans d'autres langues mais à l'exception du fait qu'ils peuvent avoir éléments hétérogènes en eux, c'est-à-dire différents types de données dans la même liste . Les listes sont mutable , ce qui signifie que vous pouvez modifier les données qui y sont disponibles.

Pour ceux d'entre vous qui ne savent pas ce qu'est un tableau, vous pouvez le comprendre en imaginant un rack qui peut contenir des données comme vous en avez besoin. Vous pouvez accéder ultérieurement aux données en appelant la position dans laquelle elles ont été stockées qui est appelée Indice dans un langage de programmation. Les listes sont définies à l’aide de la méthode a = list () ou de a = [] où ‘a’ est le nom de la liste.

Vous pouvez voir sur la figure ci-dessus, les données stockées dans la liste et l'index lié à ces données stockées dans la liste. Notez que l'index dans Python commence toujours par «0» . Vous pouvez maintenant passer aux opérations possibles avec les listes.

Les opérations de liste sont présentées ci-dessous dans le format tabulaire.

Maintenant que vous avez compris les différentes fonctions de liste, passons à la compréhension des tuples dans les bases de Python.

Tuples

Les tuples en Python sont les identique aux listes . Juste une chose à retenir, les tuples sont immuable . Cela signifie qu'une fois que vous avez déclaré le tuple, vous ne pouvez pas ajouter, supprimer ou mettre à jour le tuple. Aussi simple que cela. Cela fait tuples beaucoup plus rapidement que les listes car ce sont des valeurs constantes.

Les opérations sont similaires aux listes, mais celles où la mise à jour, la suppression et l'ajout sont impliquées, ces opérations ne fonctionneront pas. Les tuples en Python sont écrits a = () ou a = tuple () où «a» est le nom du tuple.

a = ('List', 'Dictionary', 'Tuple', 'Integer', 'Float') print (a)

Production = ('List', 'Dictionary', 'Tuple', 'Integer', 'Float')

Cela résume fondamentalement la plupart des éléments nécessaires pour les tuples, car vous ne les utiliseriez que dans les cas où vous voulez une liste qui a une valeur constante, par conséquent, vous utilisez des tuples. Passons aux dictionnaires dans les bases de Python.

dictionnaire

Le dictionnaire est mieux compris lorsque vous avez un exemple réel avec nous. L'exemple le plus simple et le mieux compris serait celui de l'annuaire téléphonique. Imaginez l'annuaire téléphonique et comprenez les différents champs qui s'y trouvent. Il y a le nom, le téléphone, l'adresse e-mail et d'autres champs auxquels vous pouvez penser. Pensez au Nom comme le clé et le Nom que vous entrez comme valeur . De même, Téléphone comme clé , données saisies comme valeur . Voilà ce qu'est un dictionnaire. C'est une structure qui détient le valeur clé paires.

Le dictionnaire est écrit soit en utilisant a = dict (), soit en utilisant a = {} où a est un dictionnaire. La clé peut être une chaîne ou un entier qui doit être suivi d'un «:» et de la valeur de cette clé.

MyPhoneBook = 'Nom': ['Akash', 'Ankita'], 'Téléphone': ['12345', '12354'], 'E-Mail': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. com ']} imprimer (MyPhoneBook)

Production : {'Nom': ['Akash', 'Ankita'], 'Téléphone': ['12345', '12354'], 'E-Mail': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. com ']}

Accéder aux éléments du dictionnaire

Vous pouvez voir que les touches sont Nom, Téléphone et E-mail qui ont chacune 2 valeurs qui leur sont attribuées. Lorsque vous imprimez le dictionnaire, la clé et la valeur sont imprimées. Maintenant, si vous souhaitez obtenir des valeurs uniquement pour une clé particulière, vous pouvez effectuer les opérations suivantes. C'est ce qu'on appelle l'accès aux éléments du dictionnaire.

imprimer (MyPhoneBook ['E-Mail'])

Production : [Akash@rail.com ',' ankita@rail.com ']

Opérations du dictionnaire

Vous avez peut-être maintenant une meilleure compréhension des dictionnaires dans les bases de Python. Passons donc aux Sets dans ce blog de Python Basics.

Ensembles

Un ensemble est fondamentalement un collection d'éléments non ordonnés ou des articles. Les éléments sont unique dans l'ensemble. Dans , ils sont écrits à l'intérieur accolades et séparé par des virgules .Vous pouvez voir que même s'il y a des éléments similaires dans l'ensemble «a», il ne sera imprimé qu'une seule fois car ensembles sont une collection d'éléments uniques.

a = {1, 2, 3, 4, 4, 4} b = {3, 4, 5, 6} print (a, b)

Production : {1, 2, 3, 4} {3, 4, 5, 6}

Opérations dans les ensembles

Les ensembles sont simples à comprendre, alors passons aux chaînes dans les bases de Python.

Cordes

Les chaînes en Python sont les types de données les plus utilisés, en particulier parce qu'elles sont plus faciles à interagir pour les humains. Ce sont littéralement des mots et des lettres qui ont un sens quant à la façon dont ils sont utilisés et dans quel contexte. Python le sort du parc car il a une intégration si puissante avec les chaînes. Cordes sont écrits dans un Célibataire ('') ou guillemets doubles («»). Les cordes sont immuable ce qui signifie que les données de la chaîne ne peuvent pas être modifiées à des index particuliers.

Les opérations des chaînes avec Python peuvent être affichées comme suit:

Remarque: La chaîne que j'utilise ici est: mystsr = ”edureka! est ma place »

Ce ne sont là que quelques-unes des fonctions disponibles et vous pouvez en trouver plus si vous les recherchez.

Épissage dans les cordes

L'épissage est casser la corde dans le format ou la manière dont vous souhaitez l'obtenir. Pour en savoir plus sur ce sujet, vous pouvez Il existe de nombreuses fonctions intégrées en Python pour lesquelles vous pouvez consulter ceci . Cela résume essentiellement les types de données en Python. J'espère que vous avez une bonne compréhension de la même chose et si vous avez des doutes, laissez un commentaire et je vous répondrai dans les plus brefs délais.

Passons maintenant aux opérateurs dans les bases de Python.

Opérateurs en Python

Les opérateurs sont constructions tu as l'habitude de manipuler la Les données afin que vous puissiez nous proposer une sorte de solution. Un exemple simple serait que s'il y avait 2 amis ayant 70 roupies chacun, et que vous vouliez connaître le total qu'ils avaient chacun, vous ajouteriez l'argent. En Python, vous utilisez l'opérateur + pour ajouter les valeurs qui résumeraient jusqu'à 140, ce qui est la solution au problème.

Python a une liste d'opérateurs qui peuvent être regroupés comme suit:

Avançons et comprenons attentivement chacun de ces opérateurs.

Remarque: les variables sont appelées opérandes qui se trouvent à gauche et à droite de l'opérateur. Ex:

a = 10 b = 20 a + b

Ici 'a' et 'b' sont les opérandes et + est l'opérateur.

Opérateur arithmétique

Ils sont utilisés pour effectuer opérations arithmétiques sur les données.

L'extrait de code ci-dessous vous aidera à mieux le comprendre.

a = 2 b = 3 print (a + b, a-b, a * b, a / b, a% b, a ** b, fin = ',')

Production : 5, -1, 6, 0.6666666666666666, 2, 8

Une fois que vous avez compris ce que sont les opérateurs arithmétiques dans les bases de Python, passons aux opérateurs d'affectation.

Opérateurs d'affectation

Comme leur nom l'indique, ils sont utilisés pour attribuer des valeurs aux variables . Aussi simple que cela.

classe __init__ python

Les différents opérateurs d'affectation sont:

Passons aux opérateurs de comparaison dans ce blog de Python Basics.

Opérateurs de comparaison

Ces opérateurs sont habitués à faire ressortir la relation entre les opérandes gauche et droit et dérivez une solution dont vous auriez besoin. C'est aussi simple que de dire que vous les utilisez pour fins de comparaison . La sortie obtenue par ces opérateurs sera vraie ou fausse selon que la condition est vraie ou non pour ces valeurs.

Vous pouvez voir leur fonctionnement dans l'exemple ci-dessous:

a = 21 b = 10 si a == b: print ('a est égal à b') si a! = b print ('a n'est pas égal à b') si a b: print ('a est supérieur à b') si a<= b: print ( 'a is either less than or equal to b' ) if a>= b: print ('a est supérieur ou égal à b')

Production :
a n'est pas égal à b
a est supérieur à b
a est supérieur ou égal à b

Avançons avec les opérateurs binaires dans les bases de Python.

Opérateurs au niveau du bit

Pour comprendre ces opérateurs, vous devez comprendre le théorie des bits . Ces opérateurs sont habitués à manipuler directement les bits .

Il serait préférable de pratiquer cela par vous-même sur un ordinateur. Aller de l'avant avec les opérateurs logiques dans les bases de Python.

Opérateurs logiques

Ceux-ci sont utilisés pour obtenir un certain logique à partir des opérandes. Nous avons 3 opérandes.

• et (Vrai si les opérandes gauche et droit sont vrais)
• ou (Vrai si l'un des opérandes est vrai)
• ne pas (Donne l'opposé de l'opérande passé)

a = Vrai b = Fausse impression (a et b, a ou b, pas a)

Production: Faux Vrai Faux

Passer aux opérateurs d'appartenance dans les bases de Python.

Opérateurs d'adhésion

Ceux-ci sont utilisés pour tester si un variable particulière ou valeur existe dans une liste, un dictionnaire, un tuple, un ensemble, etc.

Les opérateurs sont:

• dans (Vrai si la valeur ou la variable se trouve dans la séquence)
• pas dedans (Vrai si la valeur n'est pas trouvée dans la séquence)

a = [1, 2, 3, 4] si 5 dans a: print ('Oui!') si 5 pas dans a: print ('Non!')

Production : Non!

Passons aux opérateurs d'identité dans les bases de Python.

Opérateur d'identité

Ces opérateurs sont habitués à vérifier si les valeurs , les variables sont identique ou non. Aussi simple que cela.

Les opérateurs sont:

• est (Vrai s'ils sont identiques)
• n'est pas (Vrai s'ils ne sont pas identiques)

a = 5 b = 5 si a est b: print ('Similaire') si a n'est pas b: print ('Pas similaire!')

Ce droit le conclut pour les opérateurs de Python.

Avant de passer aux espaces de noms, je vous suggère de passer en revue pour mieux comprendre les fonctions en Python. Une fois que vous avez fait cela, passons à l'espace de noms dans les bases de Python.

Espacement de noms et étendues

Tu te souviens de ça tout en Python est un objet , droite? Eh bien, comment Python sait-il à quoi vous essayez d'accéder? Pensez à une situation où vous avez 2 fonctions avec le même nom. Vous pourrez toujours appeler la fonction dont vous avez besoin. Comment est-ce possible? C'est là que l'espacement des noms vient à la rescousse.

L'espacement de noms est le système utilisé par Python pour attribuer noms uniques à tous les objets de notre code. Et si vous vous posez la question, les objets peuvent être des variables et des méthodes. Python fait un espace de noms par maintenir une structure de dictionnaire . Où les noms agissent comme les clés et le l'objet ou la variable agit comme les valeurs dans la structure . Maintenant, vous vous demandez ce qu'est un nom?

Eh bien, un Nom est juste un moyen que vous utilisez pour accéder aux objets . Ces noms servent de référence pour accéder aux valeurs que vous leur attribuez.

Exemple : a = 5, b = 'edureka!'

Si je voulais accéder à la valeur «edureka!», J'appellerais simplement le nom de la variable par «b» et j'aurais accès à «edureka!». Ce sont des noms. Vous pouvez même attribuer des noms de méthodes et les appeler en conséquence.

import math square_root = math.sqrt print ('La racine carrée est', square_root (9))

Production : La racine est 3.0

L'espacement de noms fonctionne avec les étendues. Portées sont les validité d'une fonction / variable / valeur à l'intérieur de la fonction ou de la classe à laquelle elle appartient . Python fonctions intégrées espace de noms couvre toutes les autres portées de Python . Des fonctions telles que print () et id () etc. peuvent être utilisées même sans aucune importation et être utilisées n'importe où. En dessous d'eux se trouve le global et local espace de noms. Laissez-moi vous expliquer la portée et l'espacement des noms dans un extrait de code ci-dessous:

def add (): x = 3 y = 2 def add2 (): p, q, r = 3, 4, 5 print ('Inside add2 printing sum of 3 numbers:' (p + q + r)) add2 () print ('Les valeurs de p, q, r sont:', p, q, r) print ('A l'intérieur de la somme d'impression additionnelle de 2 nombres:' (x + y)) add ()

Comme vous pouvez le voir avec le code ci-dessus, j'ai déclaré 2 fonctions avec le nom add () et add2 (). Vous avez la définition de add () et vous appelez plus tard la méthode add (). Ici, dans add (), vous appelez add2 () et vous pouvez donc obtenir la sortie de 12 puisque 3 + 4 + 5 vaut 12. Mais dès que vous sortez de add2 (), la portée de p, q, r est terminé, ce qui signifie que p, q, r ne sont accessibles et disponibles que si vous êtes dans add2 (). Puisque vous êtes maintenant dans add (), il n'y a pas de p, q, r et donc vous obtenez l'erreur et l'exécution s'arrête.

Vous pouvez obtenir une meilleure compréhension des portées et de l'espacement des noms à partir de la figure ci-dessous. La portée intégrée couvre tout Python en les faisant disponible chaque fois que nécessaire . La portée mondiale couvre tous les programmes qui sont en cours d’exécution. La portée locale couvre tous les méthodes en cours d'exécution dans un programme. C'est essentiellement ce qu'est l'espacement de noms en Python. Avançons avec le contrôle de flux dans les bases de Python.

Contrôle de flux et conditionnement en Python

Vous savez que le code s'exécute séquentiellement dans n'importe quelle langue, mais que faire si vous voulez briser ce flux de telle sorte que vous puissiez ajouter de la logique et répéter certaines déclarations de sorte que votre code se réduit et puisse obtenir un solution avec un code plus léger et plus intelligent . Après tout, c'est ça le codage. Trouver une logique et des solutions aux problèmes et cela peut être fait en utilisant et les déclarations conditionnelles.

Les instructions conditionnelles sont réalisé seulement si un certaines conditions sont remplies , sinon c'est ignoré avant où la condition est satisfaite. Les instructions conditionnelles en Python sont les si, elif et autre.

Syntaxe:

if condition: instruction elif condition: instruction else: instruction

Cela signifie que si une condition est remplie, faites quelque chose. Sinon, parcourez les conditions elif restantes et enfin si aucune condition n'est remplie, exécutez le bloc else. Vous pouvez même avoir des instructions if-else imbriquées dans les blocs if-else.

a = 10 b = 15 si a == b: print ('Ils sont égaux') elif a> b: print ('a est plus grand') else: print ('b est plus grand')

Production : b est plus grand

Une fois les déclarations conditionnelles comprises, passons aux boucles. Vous auriez certains moments où vous voudriez exécuter certaines instructions encore et encore pour obtenir une solution ou vous pourriez appliquer une logique telle qu'un certain type d'instructions similaire peut être exécuté en utilisant seulement 2 à 3 lignes de code. C'est là que vous utilisez .

Les boucles peuvent être divisées en 2 types.

• Fini: Ce type de boucle fonctionne jusqu'à ce qu'une certaine condition soit remplie
• Infini: Ce genre de boucle fonctionne à l'infini et ne s'arrête jamais.

Les boucles en Python ou dans tout autre langage doivent tester la condition et elles peuvent être effectuées soit avant les instructions, soit après les instructions. Elles sont appelées :

• Boucles de pré-test: Où la condition est testée en premier et les instructions sont exécutées après
• Boucles post-test: Lorsque l'instruction est exécutée une fois au moins et plus tard, la condition est vérifiée.

Vous avez 2 types de boucles en Python:

• pour
• tandis que

Comprenons chacune de ces boucles avec les syntaxes et les extraits de code ci-dessous.

Pour les boucles: Ces boucles sont utilisées pour effectuer un certain ensemble de déclarations pour un donné état et continuez jusqu'à ce que la condition échoue. Tu sais le nombre de fois dont vous avez besoin pour exécuter la boucle for.

Syntaxe:

pour variable dans la plage: instructions

L'extrait de code est comme ci-dessous:

basket_of_fruits = ['pomme', 'orange', 'ananas', 'banane'] pour les fruits dans basket_of_fruits: print (fruit, end = ',')

Production : pomme, orange, ananas, banane

C'est ainsi que fonctionnent les boucles for en Python. Avançons avec la boucle while dans les bases de Python.

Alors que les boucles: Alors que les boucles sont le même que les boucles for à l'exception du fait que vous ne connaissez peut-être pas la condition de fin. Les conditions de boucle For sont connues mais le boucle while conditions Peut-être pas.

Syntaxe:

condition while: instructions

L'extrait de code est comme suit:

second = 10 pendant que seconde> = 0: print (second, end = '->') second- = 1 print ('Blastoff!')

Production : 10-> 9-> 8-> 7-> 6-> 5-> 4-> 3-> 2-> 1-> Décollage!

C'est ainsi que fonctionne la boucle while.

Vous avez plus tard boucles imbriquées où tu incorporer une boucle dans une autre. Le code ci-dessous devrait vous donner une idée.

count = 1 pour i dans la plage (10): print (str (i) * i) pour j dans la plage (0, i): count = count + 1

Production :

un

22

333

4444

55555

666666

777777

88888888

999999999

Vous avez la première boucle for qui imprime la chaîne du nombre. L'autre boucle for ajoute le nombre de 1, puis ces boucles sont exécutées jusqu'à ce que la condition soit remplie. C'est ainsi que fonctionne la boucle for. Et cela conclut notre session pour les boucles et les conditions. Aller de l'avant avec la gestion des fichiers dans les bases de Python.

Gestion des fichiers avec Python

Python a des fonctions intégrées que vous pouvez utiliser pour travailler avec des fichiers tel que en train de lire et l'écriture Les données depuis ou vers un fichier . À objet de fichier est renvoyé lorsqu'un fichier est appelé à l'aide de la fonction open () et vous pouvez ensuite effectuer les opérations sur celui-ci telles que lire, écrire, modifier, etc.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la gestion des fichiers, vous pouvez suivre le tutoriel complet- Gestion des fichiers en Python.

Le déroulement de l'utilisation des fichiers est le suivant:

• Ouvert le fichier en utilisant la fonction open ()
• Effectuer les opérations sur l'objet fichier
• proche le fichier en utilisant la fonction close () pour éviter tout dommage à faire avec le fichier

Syntaxe:

File_object = open ('filename', 'r')

Où le mode est la manière dont vous souhaitez interagir avec le fichier. Si vous ne transmettez aucune variable de mode, la valeur par défaut est prise comme mode de lecture.

Exemple:

file = open ('mytxt', 'w') string = '--Welcome to edureka! -' for i in range (5): file.write (string) file.close ()

Production : –Bienvenue sur edureka! - –Bienvenue sur edureka! - –Bienvenue sur edureka! - –Bienvenue sur edureka! - –Bienvenue sur edureka! - dans le fichier mytxt

Vous pouvez continuer et essayer de plus en plus avec des fichiers. Passons aux derniers sujets du blog. OOPS et objets et classes. Ces deux éléments sont étroitement liés.

OOPS

Les langages de programmation plus anciens étaient structurés de telle sorte que Les données pourrait être accessible par n'importe quel module du code . Cela pourrait conduire à problèmes de sécurité potentiels qui a conduit les développeurs à passer à Programmation orientée objet cela pourrait nous aider à imiter des exemples du monde réel dans le code afin d'obtenir de meilleures solutions.

Il y a 4 concepts de OOPS qu'il est important de comprendre. Elles sont:

• Héritage: L'héritage nous permet de dériver des attributs et des méthodes de la classe parente et modifiez-les selon l'exigence. L'exemple le plus simple peut être pour une voiture où la structure d'une voiture est décrite et cette classe peut être dérivée pour décrire des voitures de sport, des berlines, etc.
• Encapsulation: L'encapsulation est liaison de données et d'objets ensemble de sorte que d'autres objets et classes n'accèdent pas aux données. Python a des types privés, protégés et publics dont les noms suggèrent ce qu'ils font. Python utilise «_» ou «__» pour spécifier des mots clés privés ou protégés.
• Polymorphisme: Cela nous permet d'avoir un interface commune pour différents types de données qu'il faut. Vous pouvez avoir des noms de fonction similaires avec des données différentes qui leur sont transmises.
• Abstraction: L'abstraction peut être utilisée pour simplifier la réalité complexe en modélisant des classes approprié au problème.

Je vous suggère de parcourir cet article sur Classes et objets Python (programmation OOPS).

J'espère que vous avez apprécié la lecture de ce blog et compris les bases de Python. Restez à l'écoute pour plus. Bon apprentissage!

Maintenant que vous avez compris les principes de base de Python, consultez le par Edureka, une entreprise d'apprentissage en ligne de confiance avec un réseau de plus de 250 000 apprenants satisfaits répartis dans le monde entier.

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Vous avez une question pour nous? Veuillez le mentionner dans la section commentaires de ce blog «Python Basics: What makes Python so Powerful» et nous vous répondrons dans les plus brefs délais.