Читаем онлайн «Программирование на Python с нуля» 2 cтраница

расширением ".py" (например, "my_program.py").

Откройте командную строку (Windows) или терминал (Mac / Linux).

Перейдите в каталог, где находится файл программы.

Наберите команду "python my_program.py" и нажмите Enter.

Пример простой программы на Python:

# Программа для вывода приветствия на экран

print("Привет, мир!")

Синтаксис Python: переменные, типы данных, операторы, условные выражения, циклы

Python имеет простой и понятный синтаксис. Вот некоторые основные элементы синтаксиса Python:

Переменные: в Python переменные создаются автоматически при присваивании значения. Например: x = 5

Типы данных: Python поддерживает различные типы данных, включая числа (целые, дробные), строки, булевы значения, списки, кортежи, словари и множества.

Операторы: Python имеет множество операторов, включая арифметические, сравнения, логические и др. Например: x + y, x > y, x and y.

Условные выражения: в Python используется ключевое слово if для создания условных выражений. Например: if x > y: print("x больше, чем y").

Циклы: в Python есть два типа циклов: for и while. Они используются для выполнения повторяющихся действий. Например:

for i in range(5):

print(i)

x = 0

while x < 10:

x += 1

Функции в Python

Функция – это блок кода, который можно вызвать из другой части программы. В Python определение функции начинается с ключевого слова def, за которым следует имя функции и ее параметры. Например:

def my_function(name):

print("Привет, " + name)

my_function("Алексей")

Объектно-ориентированное программирование в Python

Python поддерживает объектно-ориентированное программирование (ООП), что позволяет создавать классы и объекты. Класс – это шаблон, определяющий атрибуты и методы объекта. Атрибуты – это переменные, хранящие состояние объекта, а методы – это функции, которые могут изменять состояние объекта. Например:

class Car:

def __init__(self, brand, model):

self.brand = brand

self.model = model

def start(self):

print("Запуск двигателя")

my_car = Car("Toyota", "Camry")

print(my_car.brand)

my_car.start()

Работа с данными

Python предоставляет множество инструментов для работы с данными. Рассмотрим несколько из них:

Работа с файлами: чтение и запись данных.

Для работы с файлами в Python используется функция open(), которая возвращает объект файлового потока. С помощью этого объекта можно выполнять чтение и запись данных. Например:

# чтение данных из файла

with open("data.txt", "r") as file:

data = file.read()

# запись данных в файл

with open("output.txt", "w") as file:

file.write("Hello, world!")

Работа с базами данных в Python.

Python поддерживает множество баз данных, включая MySQL, PostgreSQL, SQLite и другие. Для работы с базами данных в Python используются библиотеки, такие как mysql-connector-python или psycopg2. Например:

import mysql.connector

# установка соединения с базой данных

mydb = mysql.connector.connect(

host="localhost",

user="yourusername",

password="yourpassword",

database="mydatabase"

)

# выполнение запроса к базе данных

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers")

myresult = mycursor.fetchall()

# вывод результатов запроса

for x in myresult:

print(x)

Работа с JSON и XML файлами.

В Python есть встроенные модули json и xml.etree.ElementTree, которые позволяют работать с JSON и XML файлами соответственно. Например:

import json

# чтение данных из JSON файла

with open("data.json", "r") as file:

data = json.load(file)

# запись данных в JSON файл

with open("output.json", "w") as file:

json.dump(data, file)

Обработка текста в Python.

Для обработки текста в Python, существует множество инструментов и библиотек, которые позволяют работать с текстовыми данными и выполнять различные операции, такие как:

Регулярные выражения (re) – это инструмент для поиска и замены текстовых шаблонов. Они используются для извлечения информации из текста, валидации данных, поиска ключевых слов и многого другого. Для использования регулярных выражений в Python необходимо импортировать модуль "re".

Модуль string – это модуль, предоставляющий множество методов для работы со строками в Python. Например, методы strip() для удаления пробелов, методы upper() и lower() для преобразования строки в верхний или нижний регистр, методы replace() и split() для замены подстроки и разделения строки на части соответственно.

Natural Language Toolkit (NLTK) – это библиотека для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) в Python. Она предоставляет множество инструментов для работы с текстами, такие как токенизация, стемминг, лемматизация, анализ тональности и многое другое. Для использования NLTK необходимо установить ее с помощью pip и импортировать в Python.

Pandas – это библиотека для анализа и обработки данных в Python. Она также может быть использована для работы с текстовыми данными, так как предоставляет множество методов для работы со строками, такие как str.contains(), str.replace(), str.split() и многое другое.

Примеры использования:

Регулярные выражения:

import re

text = "Hello, my name is John. I am 25 years old."

#Извлечение числа из текста

age = re.search('\d+', text).group() print(age) # 25

#Замена имени

new_text = re.sub('John', 'Mark', text) print(new_text) # Hello, my name is Mark. I am 25 years