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從Zero到Hero,一文掌握Python關鍵代碼

本文整體梳理了 Python 的基本語法與使用方法,并重點介紹了對機器學習十分重要且常見的語法,如基本的條件、循環語句,基本的列表和字典等數據結構,此外還介紹了函數的構建和對象與類的聲明。這些在使用 Python 執行機器學習任務中十分常見,它可以為我們搭建一個基本的使用框架。

首先,什么是 Python?根據 Python 創建者 Guido van Rossum 所言,Python 是一種高級編程語言,其設計的核心理念是代碼的易讀性,以及允許編程者通過若干行代碼輕松表達想法創意。實際上,我選擇學習 Python 的首要原因是其編程的優美性,用它編碼和表達想法非常自然。

Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。Python 的設計具有很強的可讀性,相比其他語言經常使用英文關鍵字,其他語言的一些標點符號,它具有比其他語言更有特色語法結構。

另一個原因是 Python 的編寫使用方式有多種,數據科學、網頁開發、機器學習皆可使用 Python。Quora、Pinterest 和 Spotify 都使用 Python 作為其后端開發語言。

基礎篇

變量

簡單來講,我們可以把變量看作是存儲一個值的詞。

在 Python 中定義一個變量并為其賦值非常簡單。想象一下你在變量「one」中存儲 1,即是:

one = 1

這是多么簡單,我們只要把 1 賦值給變量「one」。

two = 2some_number = 10000

并且你可以把任意值賦給任意變量。如上所見,把整數 2 賦值給變量「two」,把 10,000 賦值給變量「some_number」。除了整數,我們也可以賦值布爾運算、字符串、浮點數以及其他數據形式。

# booleanstrue_boolean = Truefalse_boolean = False# stringmy_name = "Leandro Tk"# floatbook_price = 15.80

控制流:條件語句

「If」語句通過表達式評估一個語句是真或假。如果是真,則向下執行「If」條件中的子語句。比如:

if True:  print("Hello Python If")if 2 > 1:  print("2 is greater than 1")

2 比 1 大,因此「print」代碼被執行。如果「If」表達式是假的,則「else」下的子語句將被執行。

if 1 > 2:  print("1 is greater than 2")else:  print("1 is not greater than 2")

你也可以使用一個「elif」語句以添加一個執行條件。

if 1 > 2:  print("1 is greater than 2")elif 2 > 1:  print("1 is not greater than 2")else:  print("1 is equal to 2")

循環/迭代器

在 Python 中,我們可有不同形式的迭代。我將討論兩個:while 與 for。

While 循環:當該語句為真,以下代碼將被執行,并打印從 1 到 10 的數字。

num = 1while num <= 10:    print(num)    num += 1

While 循環需要一個「循環條件」。如果它為真,則繼續迭代。在以上實例中,當 num 為 11,則循環條件為假,我們結束循環。

以下代碼有助于更好地理解它:

loop_condition = Truewhile loop_condition:    print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition))    loop_condition = False

循環條件為真,則繼續迭代,直到它為假。對于 For 循環:你可以把變量「num」應用需要循環的代碼塊中,而「for」語句會為你迭代它。該代碼的打印與 while 代碼相同:從 1 到 10。

看,如此簡單。范圍從 1 直到第 11 個元素(10 是第 10 個元素)。此外,如果我們直接確定一個數,那么 For 循環將從零開始一直迭代到該數字(不包括)。例如以下 For 循環將輸出 0 到 9:

for i in range(1, 11):  print(i)

列表:數組數據結構

列表是一個數組或集合,它可用于存儲一系列值(比如那些你想要的整數)。因此讓我們用一下它:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

如上我們創建了一個數組并賦值到 my_integers 變量中。而我們可以通過索引取該數組中的值,如下所示,數組第一個元素的索引為 0,第二個元素的索引為 1,依次類推。

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使用以下語句可能更好理解:

my_integers = [5, 7, 1, 3, 4]print(my_integers[0]) # 5print(my_integers[1]) # 7print(my_integers[4]) # 4

同樣我們列表元素的類型也可以是字符型,如下我們創建了一個元素為字符的列表:

relatives_names = [  "Toshiaki",  "Juliana",  "Yuji",  "Bruno",  "Kaio"]print(relatives_names[4]) # Kaio

以上我們了解了列表的定義和索引使用方法,以下我們將了解如何添加一個元素到列表數據結構中。添加元素到列表最常見的方法是 append:

bookshelf = []bookshelf.append("The Effective Engineer")bookshelf.append("The 4 Hour Work Week")print(bookshelf[0]) # The Effective Engineerprint(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week

append 方法非常簡單,我們只需要對需要添加的元素應用該方法就能將其添加到列表的末尾。

字典:鍵-值數據結構

我們已經知道列表是通過整數索引來獲取某個元素,而若我們不希望使用整數作為索引,那么就可以使用字典數據結構。通過這種數據結構,我們可以使用數值型、字符型或其它類型的索引。字典的每個鍵值 (key=>value) 對用冒號 (:) 分割,每個對之間用逗號 (,) 分割,整個字典包括在花括號 ({})中。如下,字典(Dictionary)是鍵(Key)與值(Value)的集合:

dictionary_example = {  "key1": "value1",  "key2": "value2",  "key3": "value3"}

其中鍵是指向對應值的索引,我們需要使用鍵而訪問對應的元素值:

dictionary_tk = {  "name": "Leandro",  "nickname": "Tk",  "nationality": "Brazilian"}print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandroprint("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tkprint("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

以上創建了一個字典,其中定義了四個鍵與對應的值,print 函數內使用了字典的鍵以獲取對應的值。此外,字典的值可以使用任何類型的數據,如下我們添加了一個鍵為字符型,值為數值型的鍵-值對。

dictionary_tk = {  "name": "Leandro",  "nickname": "Tk",  "nationality": "Brazilian",  "age": 24}print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandroprint("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tkprint("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

下面我們需要了解如何添加元素到字典中,其實字典的本質就是指向特定值的關鍵字的集合。因此我們可以直接將某個值賦予到字典某個關鍵字(可以不存在)中而修改或添加鍵值對。

dictionary_tk = {  "name": "Leandro",  "nickname": "Tk",  "nationality": "Brazilian"}dictionary_tk['age'] = 24print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'}

迭代:數據結構中的循環

列表循環同樣十分簡單,我們可以循環地修改或輸出某個列表。如下,我們常用 For 循環依次提取列表中的元素:

bookshelf = [  "The Effective Engineer",  "The 4 hours work week",  "Zero to One",  "Lean Startup",  "Hooked"]for book in bookshelf:    print(book)

對于哈希數據結構,我們同樣可以使用字典中的鍵和 For 循環依次讀取鍵與對應的值:

dictionary = { "some_key": "some_value" }for key in dictionary:    print("%s --> %s" %(key, dictionary[key]))# some_key --> some_value

使用 iteritems 方法同樣可以實現相同的效果:

dictionary = { "some_key": "some_value" }for key, value in dictionary.items():    print("%s --> %s" %(key, value))# some_key --> some_value

我們命名了兩個參數 key 和 value,但我們同樣可以命名為其它的,如下我們使用 attribute 和 value 作為字典鍵值的參數,它同樣有效:

dictionary_tk = {  "name": "Leandro",  "nickname": "Tk",  "nationality": "Brazilian",  "age": 24}for attribute, value in dictionary_tk.items():    print("My %s is %s" %(attribute, value))# My name is Leandro# My nickname is Tk# My nationality is Brazilian# My age is 24

類與對象

對象(Object)表征的是真實世界中的目標,如狗、貓和自行車等,一般對象有兩個特征,即數據(Data)與行為(Behavior)。對象「車輛」有一些數據,如車輪的數量、車門的數量與作為容量等,它同樣還有一些行為,例如車輛可以加速、剎車、展示燃油使用量等。

在面向對象的編程中,我們將數據表示為屬性,將行為表示為方法。

類(Class)是創建獨立對象的藍圖。在現實世界中,我們經常發現很多相同類型的對象。例如車輛,同型號的車輛都有引擎、車輪、座位等組件,而每一輛車都是根據相同的設計圖構建且有相同的組件。

因此,對象是對客觀事物的抽象,類是對對象的抽象。對象是類的實例,類是對象的模板。

Python 是一種面向對象的程序語言,因此它也有類(Class)與對象(Object)這兩個概念。在了解 Python 面向對象編程的案例前,我們需要先熟悉面向對象編程的一些基本概念:

  • 類 (Class):用來描述具有相同的屬性和方法的對象的集合。它定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的實例。
  • 類變量:類變量在整個實例化的對象中是公用的。類變量定義在類中且在函數體之外。類變量通常不作為實例變量使用。
  • 數據成員:類變量或者實例變量用于處理類及其實例對象的相關的數據。
  • 方法重寫:如果從父類繼承的方法不能滿足子類的需求,可以對其進行改寫,這個過程叫方法的覆蓋(override),也稱為方法的重寫。
  • 實例變量:定義在方法中的變量,只作用于當前實例的類。
  • 繼承:即一個派生類(derived class)繼承基類(base class)的字段和方法。繼承也允許把一個派生類的對象作為一個基類對象對待。例如,一個「狗」類的對象派生自「動物」類,這是模擬"是一個(is-a)"關系(狗是一種動物)。
  • 實例化:創建一個類的實例,類的具體對象。
  • 方法:類中定義的函數。
  • 對象:通過類定義的數據結構實例。對象包括兩個數據成員(類變量和實例變量)和方法。

下面首先查看通過聲明定義類的語句:

class Vehicle:    pass

目標是類的實例,我們可以使用類的名稱創建一個實例:

car = Vehicle()print(car) # <__main__.Vehicle instance at 0x7fb1de6c2638>

如上,car 為 Vehicle 類的一個對象或實例。

若我們的 vehicle 類有四個屬性,即車輪數、儲能類型、座位容量和最大時速,那么我們在創建 vehicle 類時可以設置這些屬性。下面,我們定義了初始化類時所接受的數據。self 代表類的實例,self 在定義類的方法時是必須有的,雖然在調用時不必傳入相應的參數。

class Vehicle:    def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):        self.number_of_wheels = number_of_wheels        self.type_of_tank = type_of_tank        self.seating_capacity = seating_capacity        self.maximum_velocity = maximum_velocity

__init__() 方法是一種特殊的方法,被稱為類的構造函數或初始化方法,當創建 vehicle 類的實例時就會調用該方法來定義這些屬性。若我們希望能創建 Tesla Model S 這一個對象,根據其有四個車輪、電力驅動、四座容量和最大時速為 250km/hour 的特征,我們能創建對象:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)

現在所有的屬性已經設定了,那么我們該如何訪問這些屬性值?我們將發送信息到對象的過程稱為方法,即對象的行為:

class Vehicle:    def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):        self.number_of_wheels = number_of_wheels        self.type_of_tank = type_of_tank        self.seating_capacity = seating_capacity        self.maximum_velocity = maximum_velocity    def number_of_wheels(self):        return self.number_of_wheels    def set_number_of_wheels(self, number):        self.number_of_wheels = number

以上語句實現了兩個方法,number_of_wheels 和 set_number_of_wheels。我們可以稱為 getter & setter,因為第一個方法獲取了屬性值,而第二個方法將為該屬性設置一個新的值。在類的內部,使用 def 關鍵字可以為類定義一個方法,與一般函數定義不同,類方法必須包含參數 self,且為第一個參數。

在 Python 中,我們能使用 @property (decorators) 定義 getter & setter:

class Vehicle:    def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):        self.number_of_wheels = number_of_wheels        self.type_of_tank = type_of_tank        self.seating_capacity = seating_capacity        self.maximum_velocity = maximum_velocity    @property    def number_of_wheels(self):        return self.number_of_wheels    @number_of_wheels.setter    def number_of_wheels(self, number):        self.number_of_wheels = number

同樣我們能使用這些方法作為屬性:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2

這和定義方法有一些不同,這些方法作為了一種屬性。如上當我們設定新的車輪數量,我們不需要將「2」作為參數設定,而是將 number_of_wheels 數值設定為 2。

我們還能使用方法做一些其他的操作,例如方法「make_noise」可以設置為:

class Vehicle:    def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity):        self.number_of_wheels = number_of_wheels        self.type_of_tank = type_of_tank        self.seating_capacity = seating_capacity        self.maximum_velocity = maximum_velocity    def make_noise(self):        print('VRUUUUUUUM')

當我們調用該方法時,它將返回字符串「VRRRRUUUUM」。

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM

封裝:隱藏信息

封裝是一種限制直接訪問目標屬性和方法的機制,但同時它又有利于對數據(對象的方法)進行操作。

封裝是一種將抽象性函數接口的實現細節部分包裝、隱藏起來的方法。同時,它也是一種防止外界調用端,去訪問對象內部實現細節的手段,這個手段是由編程語言本身來提供的。

對象所有的內部表征對于外部來說都是隱藏的,只有對象能直接與內部數據交互。首先,我們需要理解公開(public)和私有(non-public)實例變量和方法。

公開實例變量

對于 Python 的類,我們可以使用 constructor 方法初始化公開實例變量:

class Person:    def __init__(self, first_name):        self.first_name = first_name

下面我們應用 first_name 的值作為公開實例變量的變元。

tk = Person('TK')print(tk.first_name) # => TK

在類別內:

class Person:    first_name = 'TK'

現在我們不需要再對 first_name 賦值,所有賦值到 tk 的目標都將有類的屬性:

tk = Person()print(tk.first_name) # => TK

現在我們已經學會如何使用公開實例變量和類屬性。除此之外,我們還能管理公開部分的變量值,即對象可以管理其變量的值:Get 和 Set 變量值。保留 Person 類,我們希望能給 first_name 變量賦另外一個值:

tk = Person('TK')tk.first_name = 'Kaio'print(tk.first_name) # => Kaio

如上我們將另外一個值(kaio)賦予了 first_name 實例變量,因為它又是一個公開變量,所以會更新變量值。

私有實例變量

和公開實例變量一樣,我們可以使用 constructor 方法或在類的內部聲明而定義一個私有實例變量。語法上的不同在于私有實例變量在變量名前面加一個下劃線:

class Person:    def __init__(self, first_name, email):        self.first_name = first_name        self._email = email

上述定義的 email 變量就是私有變量。

tk = Person('TK', 'tk@mail.com')print(tk._email) # tk@mail.com

我們可以訪問并且更新它,私有變量僅是一個約定,即他們需要被視為 API 非公開的部分。所以我們可以使用方法在類的定義中完成操作,例如使用兩種方法展示私有實例的值與更新實例的值:

class Person:    def __init__(self, first_name, email):        self.first_name = first_name        self._email = email    def update_email(self, new_email):        self._email = new_email    def email(self):        return self._email

現在我們可以使用方法更新或訪問私有變量。

tk = Person('TK', 'tk@mail.com')print(tk.email()) # => tk@mail.comtk._email = 'new_tk@mail.com'print(tk.email()) # => tk@mail.comtk.update_email('new_tk@mail.com')print(tk.email()) # => new_tk@mail.com

我們先初始化 Person 類并賦值,然后通過定義的方法訪問并打印私有變量的值。如我們直接賦值給私有變量新的值,那么打印出來還是原有的值,我們只能通過在類里面定義的方法進行操作而更新私有變量。

公開方法

對于公開方法(public methods),我們同樣能在類以外的地方調用,以下定義了一個類與方法:

class Person:    def __init__(self, first_name, age):        self.first_name = first_name        self._age = age    def show_age(self):        return self._age

讓我們測試一下該方法:

tk = Person('TK', 25)print(tk.show_age()) # => 25

私有方法

但是對于私有方法來說,并不能這樣操作。若我們定義相同的類,且使用下劃線定義 show_age 為私有方法:

class Person:    def __init__(self, first_name, age):        self.first_name = first_name        self._age = age    def _show_age(self):        return self._age

我們同樣能調用對象的私有方法:

tk = Person('TK', 25)print(tk._show_age()) # => 25

我們也能訪問并更新它,私有方法應該要看作 API 的私有部分。下面的案例可以展示了如何使用它:

class Person:    def __init__(self, first_name, age):        self.first_name = first_name        self._age = age    def show_age(self):        return self._get_age()    def _get_age(self):        return self._agetk = Person('TK', 25)print(tk.show_age()) # => 25

如上我們聲明了私有方法_get_age 和公開方法 show_age。show_age 方法可以在類的外部調用,而_get_age 只能在類內部使用。

封裝小結

通過程序封裝,我們確保了對象的內部表征對外是隱藏的。而面向對象的編程帶來的主要好處之一是代碼的重用,實現這種重用的方法之一是通過繼承機制。繼承完全可以理解成類之間的類型和子類型關系。

若我們有一輛車,且知道車輪數、座位容量和最大時速,那么一輛電動車類就繼承常規汽車類中的相同屬性。

class Car:    def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):        self.number_of_wheels = number_of_wheels        self.seating_capacity = seating_capacity        self.maximum_velocity = maximum_velocity

更新類中的一個對象:

my_car = Car(4, 5, 250)print(my_car.number_of_wheels)print(my_car.seating_capacity)print(my_car.maximum_velocity)

初始化對象后,Python 可以將父類(parent class)作為參數應用到子類(child class)中。因此電動車類可以從汽車類繼承對象。

class ElectricCar(Car):    def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity):        Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)

我們不需要實現其他方法,因為電動汽車類已經從汽車類繼承了對象:

my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250)print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250

來源:機器之心

原文鏈接:https://medium.freecodecamp.org/learning-Python-from-zero-to-hero-120ea540b567

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