Python nâng cao bao gồm những gì?
|
Ghi chú. Tôi đã không nhận được thù lao khi viết tác phẩm này. Vui lòng xem xét hỗ trợ bài viết của tôi và những người khác bằng cách trở thành thành viên Phương tiện với liên kết này Show
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng được yêu thích vì tính dễ đọc, các tính năng hướng đối tượng và hỗ trợ cộng đồng tuyệt vời của nó. Ngoài việc được sử dụng trong các ứng dụng web, Python còn được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau… Trong hành trình học Python, chúng ta trải qua rất nhiều lần thực hành và cố gắng hiểu sâu về các khái niệm cốt lõi của Python. Thực hiện chủ đề đã học sẽ tốn nhiều công sức và tâm huyết. Ở đây chúng tôi đang đề cập đến một số khái niệm Python thiết yếu và nâng cao sẽ giúp bạn đạt được hiệu quả cao hơn với tư cách là nhà phát triển Python Khi bạn có kinh nghiệm thực hành về các chủ đề này, bạn có thể triển khai giải pháp phức tạp. Dưới đây là danh sách các chủ đề Nâng cao trong Python
Hãy chuyển sang chủ đề đầu tiên của chúng tôi Làm thế nào mọi thứ trong Python là đối tượng?Như tất cả chúng ta đã đọc trong tài liệu chính thức của Python - "Mọi thứ trong Python là một đối tượng. " Chuỗi là đối tượng, danh sách là đối tượng, chức năng là đối tượng và thậm chí mô-đun là đối tượng. Mọi thứ đều là một đối tượng vì nó có thể được gán cho một biến hoặc được truyền dưới dạng đối số cho một hàm. Bất cứ thứ gì bạn có thể đặt ở phía bên phải của dấu bằng đều là (hoặc tạo) một đối tượng trong Python Ví dụ - Các đối tượngĐối tượng có hai phẩm chất -
Có thể thay đổi - Khi chúng tôi sửa đổi mục, id sẽ không thay đổi. Ví dụ - Từ điển, Danh sách, bộ Bất biến - Chúng tôi không thể thay đổi phần tử. Ví dụ - Chuỗi, Số nguyên, Tuple Bao quátKhả năng hiểu trong Python cho phép chúng ta viết một dòng ngắn gọn để tạo các chuỗi mới (chẳng hạn như danh sách, tập hợp, từ điển, v.v. ) sử dụng các trình tự đã được xác định. Python cung cấp bốn loại hiểu sau
Liệt kê các hiểu biếtHiểu danh sách là một cách được thiết kế tốt để xác định danh sách mới. Dưới đây là cấu trúc cơ bản của việc hiểu danh sách Cú pháp - Ví dụ - Không hiểu danh sách đầu ra Output List using for loop: [2, 4, 6, 8, 10] Ví dụ - Với khả năng hiểu danh sách đầu ra Output List using list comprehensions: [2, 4, 6, 8, 10] Từ điển hiểuPython cũng cho phép chúng ta sử dụng cách hiểu với từ điển như cách hiểu danh sách; . Cú pháp của một sự hiểu biết từ điển trông giống như dưới đây Ví dụ - Ví dụ - Không cần hiểu từ điển đầu ra Output List using for loop: {2: 8, 4: 64, 6: 216, 8: 512, 10: 1000}
Đặt mức độ hiểuHiểu tập hợp khá giống với hiểu danh sách. Sự khác biệt duy nhất giữa chúng là việc hiểu tập hợp sử dụng dấu ngoặc nhọn { }. Hãy xem ví dụ sau để hiểu cách hiểu tập hợp Ví dụ - Không hiểu tập hợp đầu ra Output List using for loop: {2, 4, 6, 8, 10}
Ví dụ - Với mức độ hiểu tập hợp đầu ra Output Set using set comprehensions: {2, 4, 6, 8, 10}
Máy phát điện hiểuTính năng hiểu trình tạo rất giống với tính năng hiểu danh sách. Một điểm khác biệt là cách hiểu trình tạo sử dụng dấu ngoặc tròn, trong khi cách hiểu danh sách sử dụng dấu ngoặc vuông Hãy cùng xem ví dụ sau để hiểu rõ về generator Ví dụ - đầu ra Đa HiểuHiểu lồng nhauĐối số từ khóa mở rộngChúng tôi sử dụng các đối số để gọi hàm trong Python. Đôi khi chúng ta cần sử dụng đối số từ khóa hoặc đối số vị trí và đối số Từ khóa thường có thể được sử dụng để gọi hàm rõ ràng hơn
Các đối số ở phía định nghĩa hàm - Ví dụ - đầu ra
Đối số ở phía gọi hàm Ví dụ - đầu ra Đóng cửa và trang tríĐể hiểu về bao đóng và trang trí, chúng ta nên biết về các chức năng cục bộ - Chức năng cục bộ Nó là một chức năng bên trong một chức năng và giá trị cho các chức năng một lần, chuyên dụng. Nó tương tự như lambdas nhưng tổng quát hơn và hỗ trợ tổ chức mã và khả năng đọc Độ phân giải phạm vi thông qua quy tắc LEGB Trong Python, quy tắc LEGB được sử dụng để quyết định thứ tự tìm kiếm các không gian tên để phân giải phạm vi Các phạm vi được liệt kê bên dưới theo thứ bậc (cao nhất đến thấp nhất/hẹp nhất đến rộng nhất)
Hãy hiểu ví dụ sau - Ví dụ - Nó duy trì các tham chiếu đến đối tượng từ các phạm vi trước đó. Hãy hiểu ví dụ sau - Ví dụ - đầu ra Trình trang trí là một công cụ cần thiết, mạnh mẽ và hữu ích trong Python vì nó cho phép lập trình viên sửa đổi hành vi của hàm hoặc lớp mà không thay đổi định nghĩa thực tế. Trình trang trí cho phép chúng tôi bọc một chức năng khác để mở rộng hành vi của chức năng được bọc mà không sửa đổi vĩnh viễn nó. Hãy hiểu ví dụ sau - Ví dụ - đầu ra Trình tạo và Giao thức Iterable
Ví dụ - Một hàm tạo được định nghĩa giống như một hàm thông thường, nhưng nó làm như vậy với từ khóa suất thay vì trả về bất cứ khi nào nó cần tạo một giá trị. Nếu phần thân của hàm def chứa năng suất, thì hàm này sẽ tự động trở thành hàm tạo Câu lệnh năng suất được sử dụng để xác định trình tạo; Ví dụ - Tại sao các trình tạo được sử dụng trong Python?
Ví dụ - Trình quản lý bối cảnhTrình quản lý bối cảnh được sử dụng để quản lý tài nguyên. Việc sử dụng các tài nguyên như thao tác tệp hoặc kết nối cơ sở dữ liệu là phổ biến. Tài nguyên là tối thiểu, vì vậy chúng ta cần quản lý chúng. Do đó, vấn đề chính nằm ở việc đảm bảo giải phóng các tài nguyên này sau khi sử dụng. Sẽ rất có lợi nếu người dùng có cơ chế tự động thiết lập và phân chia tài nguyên. Trong Python, nó có thể đạt được bằng cách sử dụng trình quản lý bối cảnh, đơn giản hóa việc xử lý tài nguyên đúng cách. Cách phổ biến nhất để thực thi các thao tác với tệp là sử dụng từ khóa hiển thị bên dưới Ví dụ - @staticmethod @classmethod@classmethod cho phép chúng ta truy cập các thuộc tính của lớp. Nếu bạn không cần sử dụng đối tượng cls, hãy sử dụng phương thức @static Phương thức tĩnh Python có thể được ghi đè trong một lớp con. Dưới đây là sự khác biệt giữa phương thức tĩnh và phương thức lớp Ví dụ - Phương thức lớp Phương thức tĩnh Phương thức lớp lấy cls (lớp) làm đối số đầu tiên. Phương thức tĩnh không nhận bất kỳ tham số cụ thể nào. Phương thức lớp có thể truy cập và sửa đổi trạng thái lớp. Phương thức tĩnh không thể truy cập hoặc sửa đổi trạng thái lớp. Phương thức lớp lấy lớp làm tham số để biết về trạng thái của lớp đó. Các phương thức tĩnh không biết về trạng thái lớp. Các phương thức này được sử dụng để thực hiện một số tác vụ tiện ích bằng cách lấy một số tham số. trình trang trí @classmethod được sử dụng ở đây. Trình trang trí @staticmethod được sử dụng ở đâyVí dụ - đầu ra Employee Name: Joshep and Age: 29 Employee Name: Peter and Age: 25 True False Kế thừa và đóng góiKế thừa là một kỹ thuật trong đó một lớp lấy thuộc tính của lớp khác. Ví dụ, một đứa trẻ thừa hưởng một số đặc điểm của cha mẹ. Với tính kế thừa, chúng ta có thể sử dụng lại các trường và phương thức của lớp hiện có. Do đó, tính kế thừa đơn giản hóa Khả năng sử dụng lại và là một khái niệm quan trọng của OOP Lớp con sẽ có tất cả các chức năng của lớp cha và nó cũng có thể thích ứng và nâng cao. Trình khởi tạo lớp con muốn gọi trình khởi tạo lớp cơ sở để có nghĩa là toàn bộ đối tượng được khởi tạo Nó định nghĩa một lớp có nhiều hơn một lớp cơ sở. Hãy xem cú pháp sau - Ví dụ - Quá tải toán tửToán tử Python hoạt động cho các lớp dựng sẵn. Nhưng cùng một toán tử thực hiện ngược lại với các loại khác nhau. Ví dụ: toán tử + sẽ thực hiện phép cộng số học trên hai số, hợp nhất hai danh sách và nối hai chuỗi. Hãy hiểu ví dụ sau - Ví dụ - đầu ra Bố cục chương trình và gói Python Gói là một mô-đun có thể chứa các mô-đun khác. Đường dẫn liệt kê biến môi trường PYTHONPATH được thêm vào sys. con đường
nhập khẩu tuyệt đối. nhập sử dụng đường dẫn đầy đủ đến mô-đun Phần kết luậnTrong hướng dẫn này, chúng ta đã thảo luận về một số khái niệm Python thiết yếu, khá có giá trị để phát triển. Bằng cách thực hành các chủ đề này, bạn có thể viết mã hiệu quả và hiệu quả, và những chủ đề này làm cho Python trở thành một ngôn ngữ lập trình phổ biến và hữu ích Điều gì xảy ra dưới Python nâng cao?Chủ đề nâng cao trong Python . Trình lặp cho từ điển. Hãy bắt đầu với việc lặp lại từ điển. . khóa () và giá trị () Trong khi. . Toán tử 'trong'. . danh sách tòa nhà. . Liệt kê cú pháp hiểu. . Bây giờ bạn thử. . Cú pháp cắt danh sách. . Bỏ qua các chỉ số Một lập trình viên Python nâng cao nên biết những gì?Các kỹ năng hàng đầu dành cho nhà phát triển Python mà bạn cần biết . Chuyên môn về Python cốt lõi Nắm bắt tốt các Web Framework Trình ánh xạ quan hệ đối tượng Đường đến khoa học dữ liệu Máy học và AI Học kĩ càng Hiểu biết về Kiến trúc đa quy trình Kỹ năng phân tích Sự khác biệt giữa Python và Python nâng cao là gì?Core Python được sử dụng trong việc xây dựng các ứng dụng dựa trên Máy tính để bàn, Trí tuệ nhân tạo, Học máy, v.v. Đặt tên cho nó, bạn có thể xây dựng ứng dụng. Trong Python nâng cao, chúng tôi sử dụng các khung như Django. Các ứng dụng phổ biến như Youtube, Dropbox, Bitbucket và Instagram được xây dựng dựa trên khung Django
Python cốt lõi và Python nâng cao là gì?Core and Advanced Python là khóa học cấp chứng chỉ trực tuyến giúp bạn làm quen với nhiều khái niệm liên quan đến python để dễ dàng sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm dùng thử, phát triển ứng dụng, phát triển web, nâng cấp và viết kịch bản |
