Изучение Python: от нуля до мастера

Перевод статьи “Learning Python: From Zero to Hero” с Freecodecamp от автора TK.

Перед началом статьи хочу сказать, что еще больше полезной и нужной информации вы найдете в нашем Telegram-канале. Подпишитесь, мне будет очень приятно.

Первым делом спросим себя, что такое Python? Создатель языка, Гвидо ван Россум, описывает его следующим образом:

Язык программирования высокого уровня, главная идея которого — это простая читабельность и синтаксис, который позволяет программистам выражать концепцию программы парой строк кода

Лично для меня, первой причиной изучать Python было то, что это очень красивый язык программирования, выражать мысли в котором просто и естественно.

Следующей причиной было то, что Python мультизадачный. Мы можем его использовать для анализирования данных, разработки сайтов, машинного обучения. Quora, Pinterest и Spotify используют именно Python для своего back-end’а. Хорошая мотивация, чтобы узнать чуть больше об этом.

Вы можете думать о переменных, как о словах, что держат в себе какое-то значение. Очень просто.

В Python нет ничего проще, чем определить переменную и присвоить ей какое-то значение. Представьте, что мы ходим сохранить число 1 в переменной, которую назовём «one». Это будет выглядеть следующим образом

one = 1

Что может быть проще? И при этом вы только что присвоили значение 1 для переменной «one».

two = 2

some_number = 10000

И таким образом вы можете присвоить любое значение любой переменной. И как видно в примере кода повыше, переменная «two» хранит числовое значение 2, а переменная «some_number» хранит значение 10,000.

Помимо числовых значений, мы также можем использовать логические (true/false, в переводе истинно/ложно), строки, десятичные числа и много других типов.

# логические true_boolean = True false_boolean = False # строки my_name = "Leandro Tk" # десятичные book_price = 15.80

Ключевое слово «if» используется для ситуаций, когда нам нужно выполнить разные действия при положительных или отрицательных условиях. При значении «истинно» будет выполняться описанный после слова «if» блок, например:

if True: print("Hello Python If") if 2 > 1: print("2 is greater than 1")

2 больше, чем 1, поэтому выполняется «print»-команда.

Блок «else» выполнится при условии, если условие «if» ложно.

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") else: print("1 is not greater than 2")

Так как 1 не больше 2, то выполняется в блоке «else».

Также можно использовать «elif» условие:

if 1 > 2: print("1 is greater than 2" elif 2 > 1: print("1 is not greater than 2") else: print("1 is equal to 2")

В Python, можно создавать циклы различными способами. Мы расскажем о двух: while и for.

Цикл While: до тех пор, пока условие истинно, код внутри цикла будет выполняться. Таким образом, следующий код напишет числа от 1 до 10.

num = 1 while num <= 10: print(num) num += 1

Циклу while нужно «условие повтора». Если оно остаётся истинным, итерации продолжаются. В приведённом примере, когда значение num становится 11, условие цикла становится ложным.

Ещё один небольшой пример, чтобы лучше понять цикл while:

loop_condition = True while loop_condition: print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition)) loop_condition = False

Условие цикла (loop condition) установлено в True, поэтому цикл будет выполняться до тех пор, пока мы не переключим его в значение False.

Цикл for: в цилке for мы назначаем переменную «num» для самого цикла, который в свою очередь будет увеличивать значение этой переменной. Следующий код напишет числа от 1 до 10 точно так же, как и цикл while:

for i in range(1, 11): print(i)

Видите? Очень просто. Цикл начинается с 1 и продолжается до 11 элемента.

Представьте что вы хотите сохранить значение 1 в переменной. или может теперь вы хотите сохранить 2. А ещё 3, 4, 5…

Есть ли иной способ хранить все числа, что нам нужны, не имея при этом, не создавая при этом миллионы переменных? Как оказывается, есть иной способ хранить их всех.

Список(массив) это коллекция, которая может быть использована для хранения нескольких значений(в нашем случае чисел). Используется он следующим образом:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

Это действительно просто. Мы создали список и сохранили его в my_integers.

Но затем мы спросим себя: «А как нам получить нужное значение из списка?».

Хороший вопрос. В списках есть концепция, которая зовётся номером (индексом). Номером первого элемента в списке является 0, следующий получает 1 и так далее.

Чтобы донести это проще, мы можем представить список, у которого каждый элемент подписан своим номером. Как на следующей картинке:

Используя синтаксис Python не сложно понять и следующее:

my_integers = [5, 7, 1, 3, 4] print(my_integers[0]) # 5 print(my_integers[1]) # 7 print(my_integers[4]) # 4

Представьте, что мы больше не хотим хранить числа. Вместо этого мы хотим составить список имён наших знакомых. Мой выглядел бы следующим образом:

relatives_names = [ "Toshiaki", "Juliana", "Yuji", "Bruno", "Kaio" ] print(relatives_names[4]) # Kaio

Это работает точно так же, как и с числами. Неплохо.

Только что мы выучили, как работают индексы в списках. Но мне всё ещё нужно показать вам, как добавить новый элемент в список.

Самая простая функция, которую можно использовать для этого — зовётся append. Работает она следующим образом:

bookshelf = [] bookshelf.append("The Effective Engineer") bookshelf.append("The 4 Hour Work Week") print(bookshelf[0]) # The Effective Engineer print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week

Функция append донельзя проста. Вам всего лишь нужно использовать новый элемент(в примере выше это «The Effective Engineer») как значение это функции.

Ну что же, достаточно о списках. Перейдём к следующей структуре данных.

Теперь мы знаем, что списки пронумерованы числовыми значениями. Но что, если мы не хотим использовать числа для идентификации элемента? Некоторые виды структур данных могут использовать числа, строки, или другие виды идентификации.

Одним из таких типов является словарь. Словарь это коллекция пар ключ-значение. Вот так это выглядит:

dictionary_example = { "key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3" }

Ключ указывает на значение. Чтобы получить доступ к какому-либо значению — нам нужно обратиться к его ключу. Делается это следующим образом:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

Я создал словарь о себе. Моё имя, никнейм и национальность. Эти атрибуты ключи в словаре.

Похожим образом на то, как мы получаем элемент из списка по его номеру, точно так же мы получаем значения словарей по их ключам.

В примере я написал предложение о себе используя значения, которые хранятся в словаре. Довольно просто, не правда ли?

Ещё одной хорошей особенностью словарей является то, что мы можем использовать что угодно в качестве значения. В том словаре, что я создал, я хочу добавить новый ключ «age»(возраст) и числом мой реальный возраст в качестве значения:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

Здесь у нас пара из ключа(age) и значения(24). При этом ключ это строка, а значение это число.

Точно также как со списками, давайте научимся добавлять новый элемент в словарь. Ключ указывающий на значение — главная особенность словаря. И это же одна из особенностей при добавлении нового элемента в словарь:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } dictionary_tk['age'] = 24 print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'}

Нам просто нужно дописать значение для существующего ключа в словаре. Ничего сложного, не так ли?

Как описывалось выше — итерации в списках довольно просты. Обычно Python-разработчики используют цикл for. Давайте посмотрим как это выглядит:

bookshelf = [ "The Effective Engineer", "The 4 hours work week", "Zero to One", "Lean Startup", "Hooked" ] for book in bookshelf: print(book)

Таким образом, за каждую книгу на книжной полке(bookshelf) мы вызываем функцию print. Достаточно просто и интуитивно. Это Python.

Для хэш-структуры данных мы используем тот же цикл for, но в качестве счётчика выступает key:

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key in dictionary: print("%s --> %s" %(key, dictionary[key])) # some_key --> some_value

Это пример того как мы используем этот цикл. За каждый ключ в словаре, мы используем print для вывода ключа и его значения.

Также есть другой способ сделать это используя функцию iteritems.

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key, value in dictionary.items(): print("%s --> %s" %(key, value)) # some_key --> some_value

Мы назвали наши параметры как key и value, но в этом нет необходимости. Мы можем назвать их как угодно. Давайте проверим это:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } for attribute, value in dictionary_tk.items(): print("My %s is %s" %(attribute, value)) # My name is Leandro # My nickname is Tk # My nationality is Brazilian # My age is 24

В данном примере мы использовали attribute, как параметр для ключей словаря. Как видим, всё работает корректно. Отлично!

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

class Vehicle: pass

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

car = Vehicle() print(car) # <__main__.Vehicle instance at 0x7fb1de6c2638>

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)

Четыре колеса + электрический «вид топлива» + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def number_of_wheels(self): return self.number_of_wheels def set_number_of_wheels(self, number): self.number_of_wheels = number

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity @property def number_of_wheels(self): return self.number_of_wheels @number_of_wheels.setter def number_of_wheels(self, number): self.number_of_wheels = number

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4 tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2 print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод «make_noise»(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку «vrrrruuuum».

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM

Инкапсуляция — это механизм, который ограничивает свободный доступ к данным и методам объекта. Но в то же время, это упрощает доступ к данным(методам объекта).

«Инкапсуляция может использоваться для сокрытия данных и функций. Под определением инкапсуляции имеется ввиду то, что внутреннее представление объекта сокрыто от просмотра вне определения объекта.» — Википедия

Вся внутренняя реализация объекта недоступна извне. Только сам объект может взаимодействовать со своими внутренними данными.

Для начала нам нужно понять как работают публичные и не-публичные переменные и методы.

Для Python-класса мы можем инициализировать публичный экземпляр переменной внутри нашего конструктор-метода. Давайте посмотрим:

Внутри конструктор-метода:

class Person: def __init__(self, first_name): self.first_name = first_name

Здесь мы применяем значение first_name как аргумент для публичного экземпляра переменной.

tk = Person('TK') print(tk.first_name) # => TK

Внутри класса:

class Person: first_name = 'TK'

Здесь нам не нужно применять first_name как аргумент, а все экземпляры объектов будут иметь заранее прописанный атрибут класса. В нашем случае first_name будет заполнено строкой «TK».

tk = Person() print(tk.first_name) # => TK

Круто. Теперь мы узнали как можно использовать публичные экземпляры переменных и атрибуты класса. Ещё одна интересная особенность публичных данных в том, что мы можем управлять значениями переменных. Что я имею в виду под этим? Наш объект может управлять значением переменной: получать и устанавливать значения переменной.

Помня о классе person зададим значение для переменной first_name

tk = Person('TK') tk.first_name = 'Kaio' print(tk.first_name) # => Kaio

Вот и всё. Мы просто задали другое значение(kaio) экземпляру переменной first_name и оно обновилось. И всё на этом. Поскольку это публичная переменная, то мы можем делать это так.

Мы не используем термин «приватный», поскольку в Python нет действительно приватных атрибутов(если только не задаваться тяжёлой целью создать их). — PEP 8

Точно так же, как с публичными экземплярами переменных, мы можем объявить и не-публичные экземпляры. Оба внутри конструктор-метода или внутри класса. Синтаксис несколько отличается: не-публичные экземпляры переменных должны начинаться с нижнего подчёркивания(«_») перед именем переменной.

«‘Приватный’экземпляр данных, доступ к которому открыт только изнутри, не существует в Python. Тем не менее, есть условность, которая выполняется в большей части Python-кода: имена с префиксом «_»(например, «_spam») должны обрабатываться как не-публичные части API(будь то функция, метод или какие-то данные)» — Python Software Foundation

Вот пример:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email

Увидели переменную email? Вот так мы описываем не-публичную переменную:

tk = Person('TK', 'tk@mail.com') print(tk._email) # tk@mail.com

Мы имеем доступ и может обновить это. Не-публичные переменные это условность, при которой эти переменные обрабатываются как не-публичная часть API.

Таким образом мы создаём метод, который позволяет нам вносить изменения внутри определения класса. Давайте реализуем два метода(email и update_email), чтобы понять это:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email def update_email(self, new_email): self._email = new_email def email(self): return self._email

Теперь мы имеем доступ и можем обновить значения не-публичных переменных используя эти методы. Посмотрим:

tk = Person('TK', 'tk@mail.com') print(tk.email()) # => tk@mail.com tk._email = 'new_tk@mail.com' print(tk.email()) # => tk@mail.com tk.update_email('new_tk@mail.com') print(tk.email()) # => new_tk@mail.com

Мы объявили новый объект, в котором first_name заполнено строкой «TK» и email заполнено строкой «tk@mail.com»
Выводим email получая доступ к не-публичной переменной через метод
Пробуем задать новый email извне нашего класса
Нам нужно обращаться в не-публичной переменной как к не-публичной части API
Обновляем нашу не-публичную переменную с нашим методом экземпляра
Успех! Мы можем обновить это внутри нашего метода с помощью метода-помощника

Публичные методы мы тоже можем использовать вне класса:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._age

Давайте протестируем это:

tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Прекрасно. Мы можем использовать это без каких-либо проблем.

Но не-публичные методы мы не можем использовать так просто. Давайте реализуем тот же класс Person, но теперь метод show_age станет не-публичным с нижним подчёркиванием.

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def _show_age(self): return self._age

А теперь попробуем вызвать этот не-публичный метод с помощью нашего объекта:

tk = Person('TK', 25) print(tk._show_age()) # => 25

У нас есть доступ и мы можем обновить это. Не-публичные методы это просто условность, при которых они обрабатываются как не-публичная часть API.

Здесь пример того, как мы можем использовать это:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._get_age() def _get_age(self): return self._age tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Здесь у нас есть не-публичный метод _get_age и публичный метод show_age. show_age может использоваться нашим объектом(вне класса), в то время как _get_age используется только внутри определения нашего класса(внутри метода show_age). Но опять же, в виду условностей.

С помощью инкапсуляции мы можем убедиться, что наша внутренняя реализация объекта сокрыта от внешних манипуляций.

Разные объекты могут иметь некоторую схожесть, обладать поведением и характеристиками.

Например, я унаследовал какие-то характеристики и поведение от своего отца. Я получил его глаза и волосы в качестве своих характеристик, а его нетерпеливость и интровертность в качестве своего поведения.

В объектно-ориентированном программировании классы могут наследовать простые характеристики(данные) и поведение(методы) от других классов.

Давайте посмотрим другой пример и реализуем его в Python.

Представьте машину. Количество колёс, сидячих мест и максимальная скорость — всё это атрибуты машины. Мы можем сказать, что класс электромашины наследует эти схожие характеристики от обычного класса машины.

class Car: def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity

Наш класс машины реализует:

my_car = Car(4, 5, 250) print(my_car.number_of_wheels) print(my_car.seating_capacity) print(my_car.maximum_velocity)

Один раз реализовав, мы можем использовать все созданные экземпляры переменных. Неплохо.

В Python, мы применяем класс-родитель к нашему классу-наследнику как параметр. Класс электромашины может наследоваться от класса машины.

class ElectricCar(Car): def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)

Вот так просто. Нам не нужно реализовывать какой-либо другой метод, потому что этот класс уже имеет его(унаследовав от класса машины). Давайте докажем это:

my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250) print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4 print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5 print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250

Прекрасно.

Мы изучили множество вещей о базах Python:

Как работают переменные Python
Как работают блоки условий
Как работают циклы(while и for)
Как использовать списки: коллекции | массивы
Коллекция-словарь в виде ключ-значение
Как мы можем проводить итерации через эту структуры данных
Объекты и классы
Атрибуты как данные объектов
Методы как поведение объектов
Использование Python получателя и установщика, а также свойство @property
Инкапсуляция: сокрытие информации
Наследование: поведение и характеристики

Поздравляем! Вы освоили эту насыщенную и необходимую часть языка Python.

#python

8 комментариев

Сергей Погодаев

13.07.2021

100 ₽

Поделюсь подборкой курсов по Python!

pgdv.ru

Курсы Python — ТОП-10 Онлайн-школ обучения Питон с нуля

Ответить

ЯжПрограммист

15.11.2020

Ayrat Gumerov

16.11.2020

```
tk._email = 'new_tk@mail.com'
print(tk.email()) # => tk@mail.com
```
если непубличность только условность, почему атрибут не изменился? объясните, пожалуйста.

у меня все меняется при прямом обращении к атрибуту.

Dmytro Kravchenko

Изучаю питон уже как 3 недели. За это время я уже написал свой сайт. Грандиозная система этот пион, он быстрый. К стати в тестах показало что питон быстрее пхп. У меня вопрос, он действительно быстрее чем пхп?

Alexander Ponomarev

Хороший код на пхп будет работать быстрее плохого когда на питоне. И наоборот. Ну а вообще сравнивать эти языки не нужно, ибо питон это не только про сайты, но и про машинное обучение и многое другое