ورقة الغش في بايثون: دليل أساسي سريع وسهل

عند البرمجة بلغة Python ، فإن وجود ورقة غش موثوقة بجانبك يمكن أن يغير قواعد اللعبة. قد تكون لغة Python معروفة ببساطتها وقابليتها للقراءة ، ولكن لا يمكن إنكار أن نطاقها الواسع من الميزات والوظائف لا يمكن حفظه كثيرًا!

تُعد أوراق الغش في Python بمثابة مرجع مفيد للمطورين المبتدئين وذوي الخبرة على حدٍ سواء. إنها توفر دليلًا مرجعيًا أساسيًا للعديد من الأوامر ، وبناء الجملة ، وهياكل البيانات ، والمزيد.

هذا الدليل عبارة عن ورقة غش بلغة Python يمكن أن تساعدك في التنقل عبر الوظائف والمكتبات والفئات والبنية المتنوعة التي يمكن أن تكون مربكة ، خاصة للمبتدئين.

هل انت قديم المدرسة تفضل التنزيل والطباعة ، يرجى مراجعة ملف pdf أدناه لمساعدتك في رحلة تعلم Python!

تحميل Python-Cheat-Sheet-1

جدول المحتويات

• مرجع سريع لأساسيات لغة بايثون
  • 1. التعليقات
  • 2. المتغيرات
  • 3. أنواع البيانات
  • 4. الجمل الشرطية
  • 5. الحلقات
  • 6. وظائف
• مرجع سريع لهياكل بيانات Python
  • 1. القوائم
  • 2. مجموعات
  • 3 مجموعات
  • 4. القواميس
• مرجع سريع لملف Python I / O
  • 1. قراءة الملفات
  • 2. كتابة الملفات
  • 3. إلحاق الملفات
• مرجع سريع لمعالجة الأخطاء في بايثون
  • 1. حاول باستثناء
  • 2. أخيرًا
  • 3. رفع الاستثناءات
• مرجع سريع لوحدات وحزم بايثون
  • 1. استيراد الوحدات
  • 2. إنشاء الحزم
• مرجع سريع للبرمجة الشيئية في بايثون
  • 1. فئات
  • 2. الميراث
  • 3. التغليف
• 4 مكتبات لغة بايثون مفيدة
  • 1. NumPy
  • 2. الباندا
  • 3. الطلبات
  • 4. شوربة جميلة
• افكار اخيرة

مرجع سريع لأساسيات لغة بايثون

لبدء ورقة الغش في بايثون ، سنستكشف بعض أساسيات بناء جملة بايثون. سيوفر لك فهم قوي لأساسيات Python أساسًا متينًا لكتابة تعليمات برمجية أكثر تعقيدًا.

بالنسبة لهذا المرجع ، قمنا بتضمين: التعليقات والمتغيرات وأنواع البيانات والجمل الشرطية والحلقات والوظائف .

1. التعليقات

تعد التعليقات جزءًا مهمًا من التعليمات البرمجية الخاصة بك ، لأنها تسمح لك بشرح عملية تفكيرك وجعل الكود الخاص بك أكثر قابلية للقراءة. في Python ، يمكنك إنشاء تعليقات من سطر واحد باستخدام رمز التجزئة (#).

# This is a single-line comment.

للتعليقات متعددة الأسطر ، يمكنك استخدام علامات الاقتباس الثلاثية (إما مفردة أو مزدوجة).

""" This is a
multi-line
comment. """

2. المتغيرات

تُستخدم المتغيرات في Python لتخزين البيانات. يمكنك تعيين قيم للمتغيرات باستخدام علامة يساوي (=).

x = 5
name = "John"

يجب أن تكون أسماء المتغيرات وصفية وتتبع اصطلاح التسمية باستخدام الأحرف الصغيرة والشرطات السفلية للمسافات.

user_age = 25
favorite_color = "blue"

3. أنواع البيانات

تأتي لغة Python مع العديد من أنواع البيانات المضمنة افتراضيًا. تشمل بعض أكثرها شيوعًا ما يلي:

• أنواع النص : str

• النوع المنطقي : منطقي

• أنواع الأرقام : int ، float ، complex

• أنواع التسلسل : قائمة ، مجموعة ، نطاق

• لا شيء نوع: Nonetype

لمعرفة نوع البيانات لأي كائن Python ، يمكنك استخدام دالة type () . على سبيل المثال:

name = 'jane'
print(type(name))

#Output: 'str'

4. الجمل الشرطية

تسمح لك العبارات الشرطية في Python بتنفيذ التعليمات البرمجية فقط عند استيفاء شروط معينة. العبارات الشرطية الشائعة هي " if " و "elif " و " else ".

if condition:
    # Code to execute if the condition is true
elif another_condition:
    # Code to execute if the another_condition is true
else:
    # Code to execute if none of the conditions are true

5. الحلقات

يتم استخدام حلقة لتنفيذ كتلة من التعليمات البرمجية بشكل متكرر. يوجد في بايثون نوعان من الحلقات: حلقة " for " وحلقة " while ".

دعنا نلقي نظرة على كلاهما:

للحلقات:

for variable in iterable:
    # Code to execute for each element in the iterable

أثناء الحلقات:

while condition:
    # Code to execute while the condition is true

داخل هذه الحلقات ، يمكنك استخدام العبارات الشرطية والتحكمية للتحكم في تدفق البرنامج.

6. وظائف

الوظائف في Python هي كتل من التعليمات البرمجية التي تؤدي مهامًا محددة. يمكنك تحديد دالة باستخدام الكلمة الأساسية " def " ، متبوعة باسم الوظيفة والأقواس التي تحتوي على أي معلمات إدخال.

def function_name(parameters):
    # Code to execute
    return result

لاستدعاء دالة ، استخدم اسم الدالة متبوعًا بأقواس تحتوي على المعطيات الضرورية.

function_name(arguments)

الآن بعد أن تجاوزنا أساسيات Python ، دعنا ننتقل إلى بعض الموضوعات الأكثر تقدمًا في القسم التالي.

مرجع سريع لهياكل بيانات Python

بعد ذلك في ورقة الغش الخاصة ببايثون ، سنناقش بعض هياكل البيانات الأكثر استخدامًا في بايثون. هياكل البيانات هذه ضرورية لإدارة وتنظيم البيانات في مشاريع البرمجة الخاصة بك.

هناك العديد من هياكل البيانات في Python التي يمكن للمطورين المتقدمين استخدامها. ومع ذلك ، سنركز على القوائم ، والمجموعات ، والمجموعات ، والقواميس .

1. القوائم

القائمة في بايثون هي تسلسل متغير ومرتّب من العناصر. لإنشاء قائمة ، استخدم الأقواس المربعة وافصل بين العناصر بفاصلات.

يمكن أن تحتوي قوائم Python على مجموعة متنوعة من أنواع البيانات مثل السلاسل والأعداد الصحيحة والمنطقية وما إلى ذلك. فيما يلي بعض الأمثلة على العمليات التي يمكنك إجراؤها باستخدام قوائم Python:

• انشئ قائمة:

  my_list = [1, 2, 3]

• عناصر الوصول:

  my_list[0]

• أضف عنصرًا:

  my_list.append(4)

2. مجموعات

يشبه tuple القائمة ، ولكنه غير قابل للتغيير ، مما يعني أنه لا يمكنك تغيير عناصره بمجرد إنشائه. يمكنك إنشاء مجموعة باستخدام الأقواس وفصل العناصر بفاصلات.

فيما يلي بعض الأمثلة على عمليات tuple:

• قم بإنشاء مجموعة:

  my_tuple = (1, 2, 3)

• عناصر الوصول:

  my_tuple[0] #Output: 1

3 مجموعات

المجموعة هي مجموعة غير مرتبة من العناصر الفريدة. يمكنك إنشاء مجموعة باستخدام وظيفة set () أو الأقواس المتعرجة.

يمكن أن يحتوي أيضًا على مجموعة متنوعة من أنواع البيانات ، طالما أنها فريدة من نوعها. فيما يلي بعض الأمثلة على عمليات المجموعة:

• قم بإنشاء مجموعة:

   my_set = {1, 2, 3}

• أضف عنصرًا:

  my_set.add(4)

• إزالة عنصر:

  my_set.remove(1)

4. القواميس

القاموس هو مجموعة غير مرتبة من أزواج المفتاح والقيمة ، حيث تكون المفاتيح فريدة. يمكنك إنشاء قاموس باستخدام الأقواس المتعرجة وفصل المفاتيح والقيم بنقطتين. فيما يلي بعض الأمثلة على عمليات القاموس:

• قم بإنشاء قاموس:

  my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

• عناصر الوصول:

  my_dict['key1'] #Output:'value1'

• أضف زوجًا ذي قيمة رئيسية:

  my_dict['key3'] = 'value3'

• إزالة زوج من المفاتيح والقيمة:

  del my_dict['key1']

تذكر ممارسة واستكشاف هياكل البيانات هذه في مشاريع Python لتصبح أكثر كفاءة في استخدامها! بعد ذلك ، سنقدم لك مرجعًا لمهام الإدخال / الإخراج للملف.

مرجع سريع لملف Python I / O

في هذا القسم من ورقة الغش في Python ، سنركز على بعض المهام الشائعة المتعلقة بالعمل مع الملفات في Python ، مثل القراءة والكتابة وإلحاق البيانات.

1. قراءة الملفات

لقراءة ملف ، تحتاج أولاً إلى فتحه باستخدام وظيفة open () المضمنة ، مع ضبط معلمة الوضع على " r " للقراءة:

file_obj = open('file_path', 'r')

الآن بعد أن تم فتح ملفك ، يمكنك استخدام طرق مختلفة لقراءة محتواه:

• read (): لقراءة محتوى الملف بالكامل.

• readline () : لقراءة سطر واحد من الملف.

• readlines () : إرجاع قائمة بجميع الأسطر في الملف.

من المهم أن تتذكر إغلاق الملف بمجرد الانتهاء من العمل به:

file_obj.close()

بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام العبارة with ، التي تغلق الملف تلقائيًا بعد اكتمال كتلة التعليمات البرمجية:

with open('file_path', 'r') as file_obj:
    content = file_obj.read()

2. كتابة الملفات

لإنشاء ملف جديد أو الكتابة فوق ملف موجود ، افتح الملف بالوضع " w ":

file_obj = open('file_path', 'w')

اكتب البيانات إلى الملف باستخدام طريقة الكتابة () :

file_obj.write('This is a line of text.')

لا تنسى إغلاق الملف:

file_obj.close()

مرة أخرى ، ضع في اعتبارك استخدام تعليمة with للحصول على طريقة أكثر إيجازًا وأمانًا للتعامل مع الملفات:

with open('file_path', 'w') as file_obj:
    file_obj.write('This is a line of text.')

3. إلحاق الملفات

لإضافة محتوى إلى ملف موجود دون الكتابة فوقه ، افتح الملف بالوضع " أ ":

file_obj = open('file_path', 'a')

استخدم طريقة الكتابة () لإلحاق البيانات بالملف:

file_obj.write('This is an extra line of text.')

وكالعادة ، أغلق الملف عند الانتهاء:

file_obj.close()

For a more efficient and cleaner approach, use the with statement:

with open('file_path', 'a') as file_obj:
    file_obj.write('This is an extra line of text.')

By following these steps and examples, you can efficiently navigate file operations in your Python applications. Remember to always close your files after working with them to avoid potential issues and resource leaks!

In the next section, we provide a reference for error handling in Python.

Quick Reference for Error Handling in Python

In this section, you’ll learn about error handling in Python, which plays a crucial role in preventing the abrupt termination of your programs when it encounters an error.

We’ll cover the following sub-sections: Try and Except, Finally, and Raising Exceptions.

1. Try and Except

To handle exceptions in your code, you can use the try and except blocks. The try block contains the code that might raise an error, whereas the except block helps you handle that exception, ensuring your program continues running smoothly.

Here’s an example:

try:
    quotient = 5 / 0

except ZeroDivisionError as e:
    print("Oops! You're trying to divide by zero.")

In this case, the code inside the try block will raise a ZeroDivisionError exception. Since we have an except block to handle this specific exception, it will catch the error and print the message to alert you about the issue.

2. Finally

The finally block is used when you want to ensure that a specific block of code is executed, no matter the outcome of the try and except blocks. This is especially useful for releasing resources or closing files or connections, even if an exception occurs, ensuring a clean exit.

Here’s an example:

try:
    # Your code here
except MyException as e:
    # Exception handling
finally:
    print("This will run no matter the outcome of the try and except blocks.")

3. Raising Exceptions

You can also raise custom exceptions in your code to trigger error handling when specific conditions are met. To do this, you can use the raise statement followed by the exception you want to raise (either built-in or custom exception).

For instance:

def validate_age(age):
    if age < 0:
        raise ValueError("Age cannot be a negative value.")

try:
    validate_age(-3)
except ValueError as ve:
    print(ve)

In this example, we’ve defined a custom function to validate an age value. If the provided age is less than zero, we raise a ValueError with a custom message. When calling this function, you should wrap it in a try-except block to handle the exception properly.

Next, we’re going to provide a quick reference for popular Python modules and packages. Let’s go!

Quick Reference for Python Modules and Packages

This section of our cheat sheet is for Python packages and modules, which are essential for structuring and organizing your code cleanly and efficiently.

You’ll learn about importing modules and creating packages.

1. Importing Modules

Modules in Python are files containing reusable code, such as functions, classes, or variables. Python offers several modules and packages for different tasks like data science, machine learning, robotics, etc.

To use a module’s contents in your code, you need to import it first. Here are a few different ways to import a module:

• import : This imports the entire module, and you can access its contents using the syntax ‘module_name.content_name.’
  For example:

  import random
  
  c = random.ranint()

• from import : This imports a specific content (function or variable) from the module, and you can use it directly without referencing the module name.

  from math import sin
  
  c = sin(1.57)

• من الاستيراد * : هذا يستورد جميع محتويات الوحدة. كن حذرًا مع هذه الطريقة حيث يمكن أن تؤدي إلى تعارضات إذا كانت الوحدات النمطية المختلفة تحتوي على محتويات بنفس الاسم.

تتضمن بعض وحدات Python المدمجة شائعة الاستخدام ما يلي:

1. الرياضيات: توفر الدوال والثوابت الرياضية

2. عشوائي: يولد أرقامًا عشوائية ويوفر الوظائف ذات الصلة

3. datetime : يعالج عمليات التاريخ والوقت

4. os: يتفاعل مع نظام التشغيل ويدير الملفات والأدلة

2. إنشاء الحزم

الحزم في بايثون هي مجموعات من الوحدات ذات الصلة. إنها تساعدك على تنظيم التعليمات البرمجية الخاصة بك إلى وحدات منطقية ووظيفية. لإنشاء حزمة:

1. قم بإنشاء دليل جديد باسم الحزمة المطلوب.

2. أضف ملفًا فارغًا باسم init.py إلى الدليل. يشير هذا الملف إلى Python أنه يجب معاملة الدليل كحزمة.

3. أضف ملفات الوحدة النمطية (بملحق .py) إلى الدليل.

الآن ، يمكنك استيراد الحزمة أو وحداتها إلى نصوص Python النصية الخاصة بك. لاستيراد وحدة نمطية من حزمة ، استخدم بناء الجملة:

import 

قم ببناء الكود الخاص بك باستخدام وحدات وحزم لجعله أكثر تنظيماً وقابلية للصيانة. سيسهل هذا أيضًا عليك وعلى الآخرين التنقل وفهم قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بك.

في القسم التالي ، نقدم مرجعًا لمفاهيم البرمجة الشيئية في بايثون.

مرجع سريع للبرمجة الشيئية في بايثون

البرمجة الشيئية (OOP) هي نموذج برمجة يعتمد على مفهوم " الكائنات " ، والتي يمكن أن تحتوي على بيانات وكود.

تكون البيانات في شكل حقول ، تُعرف غالبًا باسم السمات أو الخصائص ، ويكون الرمز في شكل إجراءات ، وغالبًا ما تُعرف باسم الأساليب .

في هذا القسم من ورقة الغش ، سنتعمق في المفاهيم الأساسية لـ OOP في Python ، بما في ذلك الفئات والوراثة والتغليف .

1. فئات

الفئة عبارة عن مخطط لإنشاء الكائنات. يحدد البيانات (السمات) ووظائف (طرق) الكائنات. لبدء إنشاء فصلك الدراسي ، استخدم الكلمة الأساسية " class " متبوعة باسم الفصل الدراسي:

class ClassName:
    # Class attributes and methods

لإضافة سمات وطرق ، ما عليك سوى تحديدها داخل كتلة الفئة. على سبيل المثال:

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed

    def bark(self):
        print("Woof!")

في هذا المثال ، يمكن إنشاء كائن كلب جديد باسم وسلالة ، وله طريقة لحاء تطبع “ Woof! "عند الاتصال.

2. الميراث

يسمح الوراثة لفئة واحدة أن ترث السمات والطرق من فئة أخرى ، مما يتيح إمكانية إعادة استخدام الكود والنمطية. تسمى الفئة التي ترث فئة فرعية أو فئة مشتقة ، بينما تسمى الفئة الموروثة منها الفئة الأساسية أو الطبقة الفائقة.

لتنفيذ الوراثة ، أضف اسم الفئة الفائقة بين قوسين بعد اسم الفئة الفرعية:

class SubclassName(SuperclassName):
    # Subclass attributes and methods

على سبيل المثال ، يمكنك إنشاء فئة فرعية "القلطي" من فئة "كلب":

class Poodle(Dog):
    def show_trick(self):
        print("The poodle does a trick.")

سيحتوي كائن Poodle الآن على جميع سمات وطرق فئة Dog ، بالإضافة إلى طريقة show_trick الخاصة به.

3. التغليف

التغليف هو ممارسة التفاف البيانات والأساليب التي تعمل على تلك البيانات داخل وحدة واحدة ، كائن في هذه الحالة. هذا يعزز الفصل الواضح بين التطبيق الداخلي للكائن وواجهته الخارجية.

تستخدم Python تشويه الاسم لتحقيق تغليف لأعضاء الفصل عن طريق إضافة بادئة مزدوجة للشرطة السفلية إلى اسم السمة ، مما يجعلها تبدو خاصة.

class Example:
    def __init__(self):
        self.__private_attribute = "I'm private!"

    def __private_method(self):
        print("You can't see me!")

على الرغم من أنه لا يزال بإمكانك الوصول إلى هؤلاء الأعضاء الخاصين تقنيًا في Python ، إلا أن القيام بذلك لا يُنصح بشدة لأنه ينتهك مبادئ التغليف.

من خلال فهم وتنفيذ الفئات والميراث والتغليف في برامج Python الخاصة بك ، يمكنك الاستفادة من قوة ومرونة OOP لإنشاء تعليمات برمجية نظيفة وقابلة لإعادة الاستخدام.

بالنسبة إلى القسم الأخير من ورقة الغش ، سنزودك بمرجع سريع لأربع مكتبات لغة بايثون شائعة.

4 مكتبات لغة بايثون مفيدة

يمكن أن تساعدك العديد من مكتبات Python في إنجاز مجموعة متنوعة من المهام أو اكتساب أدوات لموضوعات مختلفة مثل الرياضيات وعلوم البيانات وكشط الويب وما إلى ذلك.

في هذا القسم ، سنناقش بإيجاز المكتبات التالية: NumPy و Pandas والطلبات والحساء الجميل .

1. NumPy

NumPy هي مكتبة بايثون شهيرة للحوسبة الرياضية والعلمية. باستخدام كائن المصفوفة القوية ذات الأبعاد N ، يمكنك التعامل مع مجموعة واسعة من العمليات الحسابية ، مثل:

• الوظائف الرياضية الأساسية

• الجبر الخطي

• تحليل فورييه

• توليد عدد عشوائي

تجعل عمليات المعالجة الفعالة للصفيف في NumPy مناسبة بشكل خاص للمشاريع التي تتطلب حسابات رقمية.

2. الباندا

Pandas هي مكتبة قوية لتحليل البيانات ومعالجتها يمكنك استخدامها للعمل مع البيانات المنظمة. كما أنها تحظى بشعبية كبيرة في مجتمع علوم البيانات بسبب المجموعة الواسعة من الأدوات التي توفرها لمعالجة البيانات.

تشمل بعض ميزاته ما يلي:

• هياكل البيانات مثل السلسلة (1D) و DataFrame (2D)

• تنظيف البيانات وإعدادها

• تحليل احصائي

• وظائف السلاسل الزمنية

من خلال استخدام Pandas ، يمكنك بسهولة استيراد البيانات وتحليلها ومعالجتها في مجموعة متنوعة من التنسيقات ، مثل قواعد بيانات CSV و Excel و SQL.

إذا كنت مهتمًا بـ Pandas ، فيمكنك مشاهدة مقطع الفيديو الخاص بنا حول كيفية إعادة عينة بيانات السلاسل الزمنية باستخدام Pandas لتحسين التحليل:

3. الطلبات

تعمل مكتبة الطلبات على تبسيط عملية معالجة طلبات HTTP في Python. باستخدام هذه المكتبة ، يمكنك بسهولة إرسال واستقبال طلبات HTTP ، مثل GET و POST و DELETE.

تتضمن بعض الميزات الرئيسية ما يلي:

• التعامل مع عمليات إعادة التوجيه واتباع الروابط على صفحات الويب

• إضافة الرؤوس وبيانات النموذج ومعلمات الاستعلام عبر مكتبات Python البسيطة

• إدارة ملفات تعريف الارتباط والجلسات

باستخدام الطلبات ، يمكنك التفاعل بسرعة وكفاءة مع العديد من خدمات الويب وواجهات برمجة التطبيقات.

4. شوربة جميلة

Beautiful Soup هي مكتبة Python لتخليص الويب ، والتي تسمح لك باستخراج البيانات من مستندات HTML و XML. تتضمن بعض ميزاته الرئيسية ما يلي:

• البحث عن علامات معينة أو فئات CSS

• الإبحار وتعديل الأشجار المحللة

• استخراج المعلومات ذات الصلة بناءً على سمات العلامات

باستخدام Beautiful Soup جنبًا إلى جنب مع الطلبات ، يمكنك إنشاء تطبيقات تجريف ويب قوية تجمع المعلومات من مجموعة واسعة من مواقع الويب.

افكار اخيرة

وهذا يقودنا إلى نهاية رحلتنا السريعة في مسار بايثون. ورقة الغش هذه هي دليل جيبك ، وصديقك الموثوق به عندما تحتاج إلى تذكير سريع بوظائف وأوامر بايثون العليا.

قائمتنا ليست شاملة ، لكنها بداية قوية ، وأساس يمكنك البناء عليه. لذا انطلق ، ضع إشارة مرجعية عليه ، اطبعه ، ألصقه على الحائط - فقط تأكد من أنه في متناول يدك عندما تقوم بالتشفير. برمجة سعيدة!