Python Hile Sayfası: Temel Hızlı ve Kolay Kılavuz

Python'da programlama yaparken , yanınızda güvenilir bir kopya kağıdı olması oyunun kurallarını değiştirebilir. Python basitliği ve okunabilirliği ile biliniyor olabilir, ancak kapsamlı özellik ve işlevsellik yelpazesinin ezberlenemeyecek kadar fazla olduğu inkar edilemez!

Python kopya sayfaları, hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için kullanışlı bir referans görevi görür. Çeşitli komutlar, sözdizimi, veri yapıları ve daha fazlası için temel bir başvuru kılavuzu sağlarlar.

Bu kılavuz , özellikle yeni başlayanlar için bunaltıcı olabilecek çeşitli işlevler , kitaplıklar, sınıflar ve sözdiziminde gezinmenize yardımcı olabilecek bir Python kısa bilgi sayfasıdır .

eski kafalı mısın İndirmeyi ve yazdırmayı tercih edin, Python öğrenme yolculuğunuzda size yardımcı olması için lütfen aşağıdaki pdf'ye göz atın!

Python-Cheat-Sheet-1 İndir

İçindekiler

• Python Sözdizimi Temelleri için Hızlı Referans
  • 1. Yorumlar
  • 2. Değişkenler
  • 3. Veri Türleri
  • 4. Koşullu İfadeler
  • 5. Döngüler
  • 6. Fonksiyonlar
• Python Veri Yapıları için Hızlı Referans
  • 1. Listeler
  • 2. Demetler
  • 3. Takımlar
  • 4. Sözlükler
• Python Dosya G/Ç için Hızlı Referans
  • 1. Dosyaları Okumak
  • 2. Dosya Yazma
  • 3. Dosyalara Ekleme
• Python'da Hata İşleme için Hızlı Referans
  • 1. Dene ve İstisna
  • 2. Sonunda
  • 3. İstisnaları Yükseltmek
• Python Modülleri ve Paketleri için Hızlı Referans
  • 1. Modülleri İçe Aktarma
  • 2. Paket Oluşturma
• Python'da Nesne Yönelimli Programlama için Hızlı Referans
  • 1. Sınıflar
  • 2. Miras
  • 3. Kapsülleme
• 4 Yararlı Python Kitaplığı
  • 1. NumPy
  • 2. Pandalar
  • 3. İstekler
  • 4. Güzel Çorba
• Son düşünceler

Python Sözdizimi Temelleri için Hızlı Referans

Python kısa bilgi sayfamıza başlamak için bazı Python sözdizimi temellerini keşfedeceğiz. Python temellerini güçlü bir şekilde kavramak, size daha karmaşık kod yazmak için sağlam bir temel sağlayacaktır.

Bu başvuru için şunları ekledik: yorumlar , değişkenler , veri türleri , koşullu ifadeler , döngüler ve işlevler .

1. Yorumlar

Yorumlar, düşünce sürecinizi açıklamanıza ve kodunuzu daha okunabilir hale getirmenize izin verdiği için kodunuzun önemli bir parçasıdır. Python'da hash sembolünü (#) kullanarak tek satırlık yorumlar oluşturabilirsiniz.

# This is a single-line comment.

Çok satırlı yorumlar için üçlü tırnak kullanabilirsiniz (tek veya çift).

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

2. Değişkenler

Python'da değişkenler veri depolamak için kullanılır. Eşittir işaretini (=) kullanarak değişkenlere değer atayabilirsiniz.

x = 5
name = "John"

Değişken adları açıklayıcı olmalı ve boşluklar için küçük harfler ve alt çizgiler kullanma adlandırma kurallarına uymalıdır.

user_age = 25
favorite_color = "blue"

3. Veri Türleri

Python dili, varsayılan olarak yerleşik birkaç veri türüyle birlikte gelir. Daha yaygın olanlardan bazıları şunlardır:

• Metin Türleri : str

• Boole Türü : bool

• Sayısal Türler : int, float, karmaşık

• Dizi Tipleri : liste, demet, aralık

• Yok Tür: Yok

Herhangi bir Python nesnesinin veri türünü öğrenmek için type() işlevini kullanabilirsiniz . Örneğin:

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

#Output: 'str'

4. Koşullu İfadeler

Python'daki koşullu ifadeler, yalnızca belirli koşullar karşılandığında kod yürütmenize izin verir. Yaygın koşullu ifadeler ' if ', 'elif ' ve ' else'dir .

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. Döngüler

Bir kod bloğunu tekrar tekrar yürütmek için bir döngü kullanılır. Python'da iki tür döngü vardır: " for " döngüsü ve " while " döngüsü.

Her ikisine de bir göz atalım:

Döngüler için:

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

While döngüleri:

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

Bu döngülerin içinde, programınızın akışını kontrol etmek için koşullu ve kontrol deyimlerini kullanabilirsiniz.

6. Fonksiyonlar

Python'daki işlevler, belirli görevleri gerçekleştiren kod bloklarıdır. ' def ' anahtar kelimesini, ardından işlev adını ve herhangi bir giriş parametresi içeren parantezleri kullanarak bir işlev tanımlayabilirsiniz .

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

Bir işlevi çağırmak için, işlev adını ve ardından gerekli bağımsız değişkenleri içeren parantezleri kullanın.

function_name(arguments)

Artık Python temellerini ele aldığımıza göre, bir sonraki bölümde daha ileri düzey konulara geçelim.

Python Veri Yapıları için Hızlı Referans

Sonraki Python hile sayfamızda, Python'da en sık kullanılan bazı veri yapılarını tartışacağız. Bu veri yapıları, programlama projelerinizdeki verileri yönetmek ve düzenlemek için gereklidir.

Python'da ileri düzey geliştiricilerin kullanabileceği birçok veri yapısı vardır. Ancak, Lists , Tuples , Sets ve Dictionaries üzerinde duracağız .

1. Listeler

Python'da bir liste değişken, sıralı bir öğe dizisidir. Bir liste oluşturmak için köşeli parantezler kullanın ve öğeleri virgülle ayırın.

Python listeleri, diziler, tamsayılar, mantıksal değerler vb. gibi çeşitli veri türlerini tutabilir. İşte Python listeleriyle gerçekleştirebileceğiniz bazı işlem örnekleri :

• Liste oluştur:

  my_list = [1, 2, 3]

• Erişim öğeleri:

  my_list[0]

• Bir öğe ekleyin:

  my_list.append(4)

2. Demetler

Tuple bir listeye benzer, ancak değişmezdir, yani oluşturulduktan sonra öğelerini değiştiremezsiniz. Parantez kullanarak ve öğeleri virgülle ayırarak bir tuple oluşturabilirsiniz.

Demet işlemlerine bazı örnekler:

• Bir demet oluşturun:

  my_tuple = (1, 2, 3)

• Erişim öğeleri:

  my_tuple[0] #Output: 1

3. Takımlar

Bir küme, benzersiz öğelerin sıralanmamış bir koleksiyonudur. set() işlevini veya kaşlı ayraçları kullanarak bir küme oluşturabilirsiniz.

Benzersiz oldukları sürece çeşitli veri türlerini de tutabilir. Set işlemlerine bazı örnekler:

• Bir küme oluşturun:

   my_set = {1, 2, 3}

• Bir öğe ekleyin:

  my_set.add(4)

• Bir öğeyi kaldırın:

  my_set.remove(1)

4. Sözlükler

Sözlük, anahtarların benzersiz olduğu, sıralanmamış bir anahtar-değer çiftleri koleksiyonudur. Kıvrımlı parantez kullanarak ve anahtarları ve değerleri iki nokta üst üste ile ayırarak bir sözlük oluşturabilirsiniz. İşte bazı sözlük işlemleri örnekleri:

• Bir sözlük oluşturun:

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

• Erişim öğeleri:

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

• Bir anahtar/değer çifti ekleyin:

  my_dict['key3'] = 'value3'

• Bir anahtar/değer çiftini kaldırın:

  del my_dict['key1']

Kullanımlarında daha yetkin hale gelmek için Python projelerinizde bu veri yapılarını denemeyi ve keşfetmeyi unutmayın! Ardından, dosya G/Ç görevleri için size bir referans vereceğiz.

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!")

Bu örnekte, bir ad ve cins ile yeni bir Köpek nesnesi oluşturulabilir ve "Hav ! ” çağrıldığında.

2. Miras

Kalıtım, bir sınıfın nitelikleri ve yöntemleri başka bir sınıftan devralmasına izin vererek kodun yeniden kullanılabilirliğini ve modülerliğini sağlar. Miras alan sınıfa alt sınıf veya türetilmiş sınıf, miras alınan sınıfa ise temel sınıf veya üst sınıf denir.

Kalıtımı uygulamak için, üst sınıfın adını alt sınıf adından sonra parantez içinde ekleyin:

class SubclassName(SuperclassName):
    # Subclass attributes and methods

Örneğin, bir "Köpek" sınıfından bir "Kaniş" alt sınıfı oluşturabilirsiniz:

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

Bir Poodle nesnesi artık Dog sınıfının tüm özniteliklerine ve yöntemlerine ve ayrıca kendi show_trick yöntemine sahip olacaktır.

3. Kapsülleme

Kapsülleme, verileri ve bu veriler üzerinde çalışan yöntemleri, bu durumda bir nesne olan tek bir birim içinde sarma uygulamasıdır. Bu, bir nesnenin dahili uygulaması ile harici arayüzü arasında açık bir ayrım sağlar.

Python, öznitelik adına çift alt çizgi öneki ekleyerek sınıf üyeleri için kapsülleme elde etmek için ad yönetimini kullanır ve görünüşte özel hale getirir.

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

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

Python'da bu özel üyelere teknik olarak hala erişebilseniz de, kapsülleme ilkelerini ihlal ettiği için bunu yapmanız kesinlikle önerilmez.

Python programlarınızdaki sınıfları, kalıtımı ve kapsüllemeyi anlayıp uygulayarak temiz, modüler ve yeniden kullanılabilir kod oluşturmak için OOP'nin gücünden ve esnekliğinden yararlanabilirsiniz.

Kopya sayfasının son bölümü için, size dört popüler Python kitaplığı için hızlı bir referans sağlayacağız.

4 Yararlı Python Kitaplığı

Birkaç Python kitaplığı , çeşitli görevleri gerçekleştirmenize veya matematik, veri bilimi, web kazıma vb. gibi çeşitli konular için araçlar edinmenize yardımcı olabilir.

Bu bölümde, şu kitaplıkları kısaca tartışacağız: NumPy , Pandas , Requests ve Beautiful Soup .

1. NumPy

NumPy , matematiksel ve bilimsel bilgi işlem için popüler bir Python kitaplığıdır. Güçlü N-boyutlu dizi nesnesiyle, aşağıdakiler gibi çok çeşitli matematiksel işlemleri gerçekleştirebilirsiniz:

• Temel matematiksel fonksiyonlar

• Lineer Cebir

• Fourier analizi

• Rastgele sayı üretimi

NumPy'nin verimli dizi manipülasyonları, onu özellikle sayısal hesaplamalar gerektiren projeler için uygun hale getirir.

2. Pandalar

Pandas, yapılandırılmış verilerle çalışmak için kullanabileceğiniz güçlü bir veri analizi ve işleme kitaplığıdır. Verileri işlemek için sağladığı geniş araç yelpazesi nedeniyle veri bilimi topluluğunda da oldukça popülerdir.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Series (1D) ve DataFrame (2D) gibi veri yapıları

• Veri temizleme ve hazırlama

• istatistiksel analiz

• Zaman serisi işlevselliği

Pandaları kullanarak CSV, Excel ve SQL veritabanları gibi çeşitli biçimlerdeki verileri kolayca içe aktarabilir, analiz edebilir ve işleyebilirsiniz.

Pandalar ile ilgileniyorsanız, analizi geliştirmek için Pandaları kullanarak zaman serisi verilerini nasıl yeniden örnekleyeceğinizle ilgili videomuzu inceleyebilirsiniz :

3. İstekler

İstekler kitaplığı , Python'da HTTP isteklerini işleme sürecini basitleştirir. Bu kitaplık ile GET, POST ve DELETE gibi HTTP isteklerini kolayca gönderip alabilirsiniz.

Bazı temel özellikler şunları içerir:

• Web sayfalarında yönlendirmeleri ve aşağıdaki bağlantıları işleme

• Basit Python kitaplıkları aracılığıyla başlıklar, form verileri ve sorgu parametreleri ekleme

• Çerezleri ve oturumları yönetme

İstekleri kullanarak, çeşitli web hizmetleri ve API'lerle hızlı ve verimli bir şekilde etkileşim kurabilirsiniz.

4. Güzel Çorba

Güzel Çorba , HTML ve XML belgelerinden veri ayıklamanıza izin veren web kazıma için bir Python kitaplığıdır. Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Belirli etiketleri veya CSS sınıflarını arama

• Ayrıştırılmış ağaçlarda gezinme ve bunları değiştirme

• Etiket özniteliklerine dayalı olarak ilgili bilgileri çıkarma

İsteklerle birlikte Güzel Çorba'yı kullanarak, çok çeşitli web sitelerinden bilgi toplayan güçlü web kazıma uygulamaları oluşturabilirsiniz.

Son düşünceler

Bu da bizi Python şeridindeki hızlı yolculuğumuzun sonuna getiriyor. Bu kopya kağıdı, Python'un en önemli fonksiyonlarını ve komutlarını hızlı bir şekilde hatırlatmaya ihtiyaç duyduğunuzda, cep rehberiniz ve güvenilir yardımcınızdır.

Listemiz kapsamlı değil, ancak sağlam bir başlangıç, üzerine inşa edebileceğiniz bir temel. Öyleyse devam edin, yer imlerine ekleyin, yazdırın, duvarınıza yapıştırın — kod yazarken elinizin altında olduğundan emin olun. Mutlu programlama!