Cheat Sheet Python: Ghid esențial rapid și ușor

Când programați în Python , a avea o foaie de cheat de încredere lângă dvs. poate schimba jocul. Python poate fi cunoscut pentru simplitatea și lizibilitatea sa, dar nu se poate nega că gama sa extinsă de caracteristici și funcționalități este prea mult de memorat!

Fișele Python servesc drept referință utilă atât pentru începători, cât și pentru dezvoltatorii experimentați. Acestea oferă un ghid de referință de bază pentru diverse comenzi, sintaxă, structuri de date și multe altele.

Acest ghid este o foaie de cheat Python care vă poate ajuta să navigați prin diferite funcții , biblioteci, clase și sintaxă care pot fi copleșitoare, în special pentru începători.

Ești de școală veche? Preferați să descărcați și să imprimați, vă rugăm să consultați pdf-ul de mai jos pentru a vă ajuta în călătoria dvs. de învățare Python!

Descărcare Python-Cheat-Sheet-1

Cuprins

• Referință rapidă pentru elementele de bază ale sintaxei Python
  • 1. Comentarii
  • 2. Variabile
  • 3. Tipuri de date
  • 4. Declarații condiționale
  • 5. Bucle
  • 6. Funcții
• Referință rapidă pentru structurile de date Python
  • 1. Liste
  • 2. Tupluri
  • 3. Seturi
  • 4. Dicționare
• Referință rapidă pentru Python File I/O
  • 1. Citirea fișierelor
  • 2. Scrierea fișierelor
  • 3. Adăugarea la Fișiere
• Referință rapidă pentru gestionarea erorilor în Python
  • 1. Încercați și Exceptați
  • 2. În sfârșit
  • 3. Ridicarea excepțiilor
• Referință rapidă pentru module și pachete Python
  • 1. Importul modulelor
  • 2. Crearea pachetelor
• Referință rapidă pentru programarea orientată pe obiecte în Python
  • 1. Clasele
  • 2. Moștenirea
  • 3. Încapsulare
• 4 biblioteci utile Python
  • 1. NumPy
  • 2. Panda
  • 3. Cereri
  • 4. Supa frumoasa
• Gânduri finale

Referință rapidă pentru elementele de bază ale sintaxei Python

Pentru a începe foaia noastră de cheat Python, vom explora câteva elemente de bază despre sintaxa Python. Având o înțelegere puternică a elementelor de bază Python vă va oferi o bază solidă pentru scrierea unui cod mai complex.

Pentru această referință, am inclus: comentarii , variabile , tipuri de date , instrucțiuni condiționate , bucle și funcții .

1. Comentarii

Comentariile sunt o parte importantă a codului dvs., deoarece vă permit să vă explicați procesul de gândire și să vă faceți codul mai lizibil. În Python, puteți crea comentarii pe o singură linie folosind simbolul hash (#).

# This is a single-line comment.

Pentru comentariile pe mai multe rânduri, puteți utiliza ghilimele triple (fie simple, fie duble).

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

2. Variabile

Variabilele din Python sunt folosite pentru a stoca date. Puteți atribui valori variabilelor folosind semnul egal (=).

x = 5
name = "John"

Numele variabilelor ar trebui să fie descriptive și să respecte convenția de denumire a utilizării literelor mici și a liniuțelor de subliniere pentru spații.

user_age = 25
favorite_color = "blue"

3. Tipuri de date

Limbajul Python vine cu mai multe tipuri de date încorporate în mod implicit. Unele dintre cele mai comune includ:

• Tipuri de text : str

• Tip boolean : bool

• Tipuri numerice : int, float, complex

• Tipuri de secvență : listă, tuplu, interval

• Niciun tip: Niciun tip

Pentru a afla tipul de date al oricărui obiect Python, puteți utiliza funcția type() . De exemplu:

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

#Output: 'str'

4. Declarații condiționale

Instrucțiunile condiționate din Python vă permit să executați cod numai atunci când sunt îndeplinite anumite condiții. Declarațiile condiționale comune sunt „ dacă ”, „elif ” și „ altfel ”.

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. Bucle

O buclă este folosită pentru a executa în mod repetat un bloc de cod. Python are două tipuri de bucle: o buclă „ for ” și o buclă „ while ”.

Să aruncăm o privire la ambele:

Pentru bucle:

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

bucle while:

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

În interiorul acestor bucle, puteți folosi instrucțiuni condiționale și de control pentru a controla fluxul programului.

6. Funcții

Funcțiile din Python sunt blocuri de cod care îndeplinesc sarcini specifice. Puteți defini o funcție folosind cuvântul cheie „ def ”, urmat de numele funcției și paranteze care conțin orice parametri de intrare.

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

Pentru a apela o funcție, utilizați numele funcției urmat de paranteze care conțin argumentele necesare.

function_name(arguments)

Acum că am trecut peste elementele de bază Python, să trecem la câteva subiecte mai avansate în secțiunea următoare.

Referință rapidă pentru structurile de date Python

În continuare, în foaia noastră de trucuri Python, vom discuta unele dintre cele mai frecvent utilizate structuri de date în Python. Aceste structuri de date sunt esențiale în gestionarea și organizarea datelor în proiectele dumneavoastră de programare.

Există multe structuri de date în Python pe care dezvoltatorii avansați le pot folosi. Cu toate acestea, ne vom concentra pe Liste , Tupluri , Seturi și Dicționare .

1. Liste

O listă în Python este o secvență de elemente mutabilă, ordonată. Pentru a crea o listă, utilizați paranteze drepte și separați elementele cu virgule.

Listele Python pot conține o varietate de tipuri de date, cum ar fi șiruri de caractere, numere întregi, valori booleene etc. Iată câteva exemple de operații pe care le puteți efectua cu listele Python:

• Creați o listă:

  my_list = [1, 2, 3]

• Elemente de acces:

  my_list[0]

• Adăugați un element:

  my_list.append(4)

2. Tupluri

Un tuplu este similar cu o listă, dar este imuabil, ceea ce înseamnă că nu îi puteți modifica elementele odată create. Puteți crea un tuplu folosind paranteze și separând elementele cu virgule.

Iată câteva exemple de operații cu tuplu:

• Creați un tuplu:

  my_tuple = (1, 2, 3)

• Elemente de acces:

  my_tuple[0] #Output: 1

3. Seturi

Un set este o colecție neordonată de elemente unice. Puteți crea un set folosind funcția set() sau acolade.

De asemenea, poate conține o varietate de tipuri de date, atâta timp cât acestea sunt unice. Iată câteva exemple de operații de set:

• Creați un set:

   my_set = {1, 2, 3}

• Adăugați un element:

  my_set.add(4)

• Eliminați un element:

  my_set.remove(1)

4. Dicționare

Un dicționar este o colecție neordonată de perechi cheie-valoare, în care cheile sunt unice. Puteți crea un dicționar folosind acolade și separând cheile și valorile cu două puncte. Iată câteva exemple de operații din dicționar:

• Creați un dicționar:

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

• Elemente de acces:

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

• Adăugați o pereche cheie-valoare:

  my_dict['key3'] = 'value3'

• Eliminați o pereche cheie-valoare:

  del my_dict['key1']

Nu uitați să exersați și să explorați aceste structuri de date în proiectele dvs. Python pentru a deveni mai priceput în utilizarea lor! În continuare, vă vom oferi o referință pentru sarcinile I/O de fișiere.

Quick Reference for Python File I/O

In this section of the Python cheat sheet, we’ll focus on some common tasks related to working with files in Python, such as reading, writing, and appending data.

1. Reading Files

To read a file, you first need to open it using the built-in open() function, with the mode parameter set to ‘r‘ for reading:

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

Now that your file is open, you can use different methods to read its content:

• read(): Reads the entire content of the file.

• readline(): Reads a single line from the file.

• readlines(): Returns a list of all lines in the file.

It’s important to remember to close the file once you’ve finished working with it:

file_obj.close()

Alternatively, you can use the with statement, which automatically closes the file after the block of code completes:

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

2. Writing Files

To create a new file or overwrite an existing one, open the file with mode ‘w‘:

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

Write data to the file using the write() method:

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

Don’t forget to close the file:

file_obj.close()

Again, consider using the with statement for a more concise and safer way to handle files:

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

3. Appending to Files

To add content to an existing file without overwriting it, open the file with mode ‘a‘:

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

Use the write() method to append data to the file:

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

And, as always, close the file when you’re done:

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)

• from import *: This imports all contents of the module. Be careful with this method as it can lead to conflicts if different modules have contents with the same name.

Some commonly used built-in Python modules include:

1. math: Provides mathematical functions and constants

2. random: Generates random numbers and provides related functions

3. datetime: Handles date and time operations

4. os: Interacts with the operating system and manages files and directories

2. Creating Packages

Packages in Python are collections of related modules. They help you organize your code into logical and functional units. To create a package:

1. Create a new directory with the desired package name.

2. Add an empty file named init.py to the directory. This file indicates to Python that the directory should be treated as a package.

3. Add your module files (with the .py extension) to the directory.

Now, you can import the package or its modules into your Python scripts. To import a module from a package, use the syntax:

import 

Structure your code with modules and packages to make it more organized and maintainable. This will also make it easier for you and others to navigate and comprehend your codebase.

In the next section, we provide a reference for object-oriented programming concepts in Python.

Quick Reference for Object-Oriented Programming in Python

Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based on the concept of “objects“, which can contain data and code.

The data is in the form of fields, often known as attributes or properties, and the code is in the form of procedures, often known as methods.

In this section of the cheat sheet, we’ll delve into the fundamental concepts of OOP in Python, including classes, inheritance, and encapsulation.

1. Classes

A class is a blueprint for creating objects. It defines the data (attributes) and functionality (methods) of the objects. To begin creating your own class, use the “class” keyword followed by the class name:

class ClassName:
    # Class attributes and methods

To add attributes and methods, simply define them within the class block. For example:

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

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

În acest exemplu, un nou obiect Dog poate fi creat cu un nume și o rasă și are o metodă de lătrat care imprimă „ Woof! ” atunci când este sunat.

2. Moștenirea

Moștenirea permite unei clase să moștenească atribute și metode de la o altă clasă, permițând reutilizarea codului și modularitatea. Clasa care moștenește se numește subclasă sau clasă derivată, în timp ce clasa de la care moștenește se numește clasă de bază sau superclasă.

Pentru a implementa moștenirea, adăugați numele superclasei între paranteze după numele subclasei:

class SubclassName(SuperclassName):
    # Subclass attributes and methods

De exemplu, puteți crea o subclasă „Poodle” dintr-o clasă „Dog”:

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

Un obiect Poodle ar avea acum toate atributele și metodele clasei Dog, precum și propria sa metodă show_trick.

3. Încapsulare

Încapsularea este practica de împachetare a datelor și a metodelor care operează pe acele date într-o singură unitate, un obiect în acest caz. Acest lucru promovează o separare clară între implementarea internă a unui obiect și interfața sa externă.

Python folosește manipularea numelor pentru a obține încapsularea membrilor clasei prin adăugarea unui prefix dublu de subliniere la numele atributului, făcându-l aparent privat.

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

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

Deși puteți accesa în continuare acești membri privați din punct de vedere tehnic în Python, acest lucru este puternic descurajat, deoarece încalcă principiile de încapsulare.

Înțelegând și implementând clase, moștenire și încapsulare în programele dvs. Python, puteți utiliza puterea și flexibilitatea OOP pentru a crea cod curat, modular și reutilizabil.

Pentru secțiunea noastră finală a foii de cheatsheet, vă vom oferi o referință rapidă pentru patru biblioteci populare Python.

4 biblioteci utile Python

Mai multe biblioteci Python vă pot ajuta să realizați o varietate de sarcini sau să obțineți instrumente pentru diverse subiecte, cum ar fi matematica, știința datelor, scraping web etc.

În această secțiune, vom discuta pe scurt despre următoarele biblioteci: NumPy , Pandas , Cereri și Beautiful Soup .

1. NumPy

NumPy este o bibliotecă populară Python pentru calcul matematic și științific. Cu obiectul său puternic matrice N-dimensională, puteți gestiona o gamă largă de operații matematice, cum ar fi:

• Funcții matematice de bază

• Algebră liniară

• Analiza Fourier

• Generarea numerelor aleatorii

Manipulările eficiente ale matricei NumPy îl fac deosebit de potrivit pentru proiecte care necesită calcule numerice.

2. Panda

Pandas este o bibliotecă puternică de analiză și manipulare a datelor pe care o puteți folosi pentru a lucra cu date structurate. De asemenea, este foarte popular în comunitatea științei datelor datorită gamei largi de instrumente pe care le oferă pentru manipularea datelor.

Unele dintre caracteristicile sale includ:

• Structuri de date precum Series (1D) și DataFrame (2D)

• Curățarea și pregătirea datelor

• analize statistice

• Funcționalitatea seriei temporale

Utilizând Pandas, puteți importa, analiza și manipula cu ușurință date într-o varietate de formate, cum ar fi bazele de date CSV, Excel și SQL.

Dacă sunteți interesat de Pandas, puteți urmări videoclipul nostru despre cum să reeșantionați datele din seria temporală folosind Pandas pentru a îmbunătăți analiza:

3. Cereri

Biblioteca Requests simplifică procesul de gestionare a solicitărilor HTTP în Python. Cu această bibliotecă, puteți trimite și primi cu ușurință solicitări HTTP, cum ar fi GET, POST și DELETE.

Unele caracteristici cheie includ:

• Gestionarea redirecționărilor și urmărirea linkurilor pe paginile web

• Adăugarea antetelor, a datelor de formular și a parametrilor de interogare prin biblioteci Python simple

• Gestionarea cookie-urilor și a sesiunilor

Folosind Solicitări, puteți interacționa rapid și eficient cu diverse servicii web și API-uri.

4. Supa frumoasa

Beautiful Soup este o bibliotecă Python pentru web scraping, care vă permite să extrageți date din documente HTML și XML. Unele dintre caracteristicile sale cheie includ:

• Căutarea anumitor etichete sau clase CSS

• Navigarea și modificarea arborilor analizați

• Extragerea de informații relevante pe baza atributelor etichetei

Folosind Beautiful Soup împreună cu Requests, puteți crea aplicații puternice de web scraping care adună informații de pe o gamă largă de site-uri web.

Gânduri finale

Și asta ne duce la sfârșitul călătoriei noastre rapide pe Python Lane. Această foaie de înșelăciune este ghidul tău de buzunar, prietenul tău de încredere pentru atunci când ai nevoie de o reamintire rapidă a funcțiilor și comenzilor de top ale Python.

Lista noastră nu este exhaustivă, dar este un început solid, o fundație pe care o puteți construi. Așa că mergeți mai departe, marcați-l, imprimați-l, lipiți-l pe perete - asigurați-vă că este la îndemână când codați. Programare fericită!