Основы Python: что делает Python таким мощным?

Python, вы слышали об этом и задаетесь вопросом, что такого особенного в этом языке. С ростом и , от этого невозможно уйти. Вы можете сомневаться в себе, Python легко изучить? Позвольте мне сказать вам, это на самом деле ! и я здесь, чтобы помочь вам начать работу с основами Python.

В этом блоге будут рассмотрены:

• Что такое Python?
• Особенности Python
• Переход к основам Python
  • Комментарии
  • Переменные
  • Типы данных
    • Преобразование типов
  • Операторы
  • Пространства имен и области видимости
• Управление потоком
  • если, Элиф, еще
  • for, while, вложенные циклы
• Обработка файлов
• OOPS с Python

Давайте начнем.

Что такое Python?

Простыми словами Python - это Язык динамического программирования высокого уровня который интерпретированный . Гвидо ван Россум, у отца Python были простые цели, когда он его разрабатывал, простой на вид код, читаемый и открытый исходный код. Python занимает 3-е место среди наиболее известных языков, за которым следует и в опросе, проведенном Stack Overflow в 2018 году, что доказывает, что это самый быстрорастущий язык.

Особенности Python

В настоящее время Python - мой любимый и самый предпочтительный язык для работы из-за его простота, мощные библиотеки и удобочитаемость . Вы можете быть программистом старой школы или совершенно новичком в программировании, Python лучший способ начать!

Python предоставляет функции, перечисленные ниже:

• Простота: Меньше думайте о синтаксисе языка и больше о коде.
• Открытый исходный код: Мощный язык, который каждый может использовать и изменять по мере необходимости.
• Переносимость: Код Python можно использовать совместно, и он будет работать так же, как и предполагалось. Без проблем и без проблем.
• Возможность встраивания и расширения: Python может иметь внутри себя фрагменты других языков для выполнения определенных функций.
• Интерпретируемый: Заботы о больших задачах с памятью и других тяжелых задачах процессора берет на себя сам Python, оставляя вас беспокоиться только о кодировании.
• Огромное количество библиотек: ? Python поможет вам. Веб-разработка? Python все еще вас охватывает. Всегда.
• Ориентация объекта: Объекты помогают разбивать сложные реальные проблемы на такие, чтобы их можно было закодировать и решить для получения решений.

Подводя итог, можно сказать, что у Python есть простой синтаксис , является удобочитаемый , и имеет отличная поддержка сообщества . Теперь у вас может возникнуть вопрос: что вы можете сделать, если знаете Python? Что ж, у вас есть несколько вариантов на выбор.

• Специалист по данным
• и

Теперь, когда вы знаете, что Python обладает таким удивительным набором функций, почему бы нам не начать с основ Python?

Переход к основам Python

Чтобы начать работу с основами Python, вам нужно сначала установить Python в вашей системе верно? Так что давай сделаем это прямо сейчас! Вы должны знать, что большинство Linux и Unix В наши дни дистрибутивы поставляются с версией Python из коробки. Чтобы настроить себя, вы можете следовать этому .

После того, как вы настроите, вам нужно создать свой первый проект. Следуй этим шагам:

• Создайте Проект и введите имя и нажмите Создайте .
• Щелкните правой кнопкой мыши в папке проекта и создайте файл python используя New-> File-> Python File и введите имя файла

Готово. Вы настроили свои файлы, чтобы начать .Вы рады начать кодить? Давайте начнем. В первую очередь, программа «Hello World».

print ('Привет, мир, добро пожаловать в edureka!')

Вывод : Hello World, добро пожаловать в эдурека!

Итак, это ваша первая программа. И по синтаксису можно сказать, что это супер легко понимать. Перейдем к комментариям в Python Basics.

Комментарии в Python

Однострочный комментарий в Python делается с использованием символа # и ”’ для многострочного комментария. Если вы хотите узнать больше о Комментарии вы можете прочитать это . Когда вы научитесь комментировать в Python Basics, давайте перейдем к переменным в Python Basics.

Переменные

Переменные простыми словами пространства памяти где вы можете хранить данные или ценности . Но загвоздка в Python заключается в том, что переменные не нужно объявлять перед использованием, как это требуется в других языках. В тип данных является автоматически назначается к переменной. Если вы вводите целое число, тип данных назначается как целое число. Вы входите в , переменной присваивается строковый тип данных. Вы уловили идею. Это делает Python динамически типизированный язык . Для присвоения значений переменным используется оператор присваивания (=).

a = 'Добро пожаловать в edureka!' b = 123 c = 3,142 print (a, b, c)

Вывод : Добро пожаловать в эдурека! 123 3,142
Вы можете видеть, как я присвоил значения этим переменным. Вот как вы присваиваете значения переменным в Python. И если вам интересно, да, вы можете распечатать несколько переменных в единственном распечатать заявление . Теперь давайте рассмотрим типы данных в Python Basics.

Типы данных в Python

Типы данных в основном данные это язык поддерживает так что полезно определять реальные данные, такие как зарплаты, имена сотрудников и т. д. Возможности безграничны. Типы данных показаны ниже:

Числовые типы данных

Как следует из названия, он предназначен для хранения числовых типов данных в переменных. Вы должны знать, что они неизменный , что означает, что конкретные данные в переменной нельзя изменить.

Есть 3 числовых типа данных:

• Целое число: Так же просто сказать, что вы можете хранить целочисленные значения в переменных. Пример: а = 10.
• Поплавок: Float содержит действительные числа и представлены десятичными, а иногда и научными обозначениями, где E или e обозначают степень 10 (2,5e2 = 2,5 x 102 = 250). Пример: 10,24.
• Сложные числа: Они имеют форму a + bj, где a и b являются числами с плавающей запятой, а J представляет собой квадратный корень из -1 (который является мнимым числом). Пример: 10 + 6j.

а = 10 б = 3,142 с = 10 + 6j

Итак, теперь, когда вы разобрались с различными числовыми типами данных, вы можете понять преобразование одного типа данных в другой тип данных в этом блоге основ Python.

Преобразование типов

Преобразование типов - это преобразование одного типа данных в другой тип данных что может быть действительно полезно для нас, когда мы начинаем программировать для поиска решений наших проблем.Давайте разберемся на примерах.

a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j print (int (b), float (a), str (c))

Вывод : 10.0 3 '10 + 6j '
Вы можете понять преобразование типов по приведенному выше фрагменту кода.‘A’ как целое число, ‘b’ как float и ‘c’ как комплексное число. Вы используете встроенные в Python методы float (), int (), str (), которые помогают нам преобразовать их. Преобразование типов может быть действительно важным, когда вы переходите к примерам из реального мира.

Простая ситуация может заключаться в том, что вам нужно вычислить зарплату сотрудников в компании, и они должны быть в формате с плавающей запятой, но они предоставляются нам в строковом формате. Итак, чтобы упростить нашу работу, вы просто используете преобразование типов и конвертируете строку зарплат в float, а затем продолжаете нашу работу. Теперь давайте перейдем к типу данных List в Python Basics.

Списки

Список простыми словами можно представить как которые существуют на других языках, но за исключением того, что они могут иметь разнородные элементы в них, т.е. разные типы данных в одном списке . Списки изменчивый , что означает, что вы можете изменить данные, которые в них доступны.

Для тех из вас, кто не знает, что такое массив, вы можете понять его, представив стойку, которая может хранить данные так, как вам нужно. Позже вы можете получить доступ к данным, вызвав позицию, в которой они были сохранены, которая называется Показатель на языке программирования. Списки определяются с использованием метода a = list () или a = [], где «a» - имя списка.

На приведенном выше рисунке вы можете видеть данные, которые хранятся в списке, и индекс, связанный с этими данными, хранящимися в списке. Обратите внимание, что индекс в Python всегда начинается с «0» . Теперь вы можете перейти к операциям, которые возможны со списками.

Операции со списком показаны ниже в табличном формате.

Теперь, когда вы разобрались с различными функциями списков, давайте перейдем к пониманию кортежей в Python Basics.

Кортежи

Кортежи в Python - это так же, как списки . Помните только одно: кортежи неизменный . Это означает, что после объявления кортежа вы не можете добавлять, удалять или обновлять кортеж. Просто как тот. Это делает кортежи намного быстрее, чем списки поскольку они являются постоянными значениями.

Операции аналогичны спискам, но операции, в которых задействовано обновление, удаление, добавление, работать не будут. Кортежи в Python записываются a = () или a = tuple (), где «a» - это имя кортежа.

a = ('Список', 'Словарь', 'Кортеж', 'Целое число', 'Плавающее') print (a)

Вывод = («Список», «Словарь», «Кортеж», «Целое число», «С плавающей точкой»)

Это в основном завершает большинство вещей, которые необходимы для кортежей, поскольку вы будете использовать их только в тех случаях, когда вам нужен список с постоянным значением, поэтому вы используете кортежи. Перейдем к словарям в Python Basics.

толковый словарь

Словарь лучше всего понять, когда у вас есть реальный пример. Самый простой и понятный пример - телефонный справочник. Представьте себе телефонный справочник и разберитесь с различными полями, которые в нем существуют. Есть имя, телефон, электронная почта и другие поля, которые вы можете придумать. Подумайте о имя как ключ и имя что вы вводите как ценность . Так же, Телефон так как ключ , введенные данные так как ценность . Вот что такое словарь. Это структура, которая удерживает ключ, значение пары.

Словарь записывается с использованием либо a = dict (), либо a = {}, где a - словарь. Ключ может быть строкой или целым числом, после которого должен стоять «:» и значение этого ключа.

MyPhoneBook = 'Имя': ['Акаш', 'Анкита'], 'Телефон': ['12345', '12354'], 'Электронная почта': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. com ']} печать (MyPhoneBook)

Вывод : {'Имя': ['Акаш', 'Анкита'], 'Телефон': ['12345', '12354'], 'Электронная почта': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. com ']}

Доступ к элементам словаря

Вы можете видеть, что ключи - это имя, телефон и электронная почта, каждой из которых присвоено по 2 значения. Когда вы печатаете словарь, печатаются ключ и значение. Теперь, если вы хотите получить значения только для определенного ключа, вы можете сделать следующее. Это называется доступом к элементам словаря.

печать (MyPhoneBook ['Электронная почта'])

Вывод : [Akash@rail.com ',' ankita@rail.com ']

Работа со словарем

Теперь вы можете лучше понимать словари в Python Basics. Поэтому давайте перейдем к Наборам в этом блоге об основах Python.

Наборы

Набор в основном неупорядоченный набор элементов или предметы. Элементы уникальный в комплекте. В , они написаны внутри фигурные скобки и разделенных запятыми .Вы можете видеть, что даже если в наборе «а» есть похожие элементы, он все равно будет напечатан только один раз, потому что наборы представляют собой набор уникальных элементов.

a = {1, 2, 3, 4, 4, 4} b = {3, 4, 5, 6} print (a, b)

Вывод : {1, 2, 3, 4} {3, 4, 5, 6}

Операции в наборах

Наборы просты для понимания, поэтому давайте перейдем к строкам в Python Basics.

Струны

Строки в Python являются наиболее часто используемыми типами данных, особенно потому, что нам, людям, легче взаимодействовать с ними. Это буквально слова и буквы, которые имеют смысл в том, как они используются и в каком контексте. Python бросается в глаза, потому что он обладает такой мощной интеграцией со строками. Струны написаны в не замужем ('') или двойные кавычки («»). Струны неизменный Это означает, что данные в строке не могут быть изменены в определенных индексах.

Операции со строками в Python можно представить как:

Примечание. Здесь я использую следующую строку: mystsr = ”edureka! мое место »

Это лишь некоторые из доступных функций, и вы можете найти больше, если поищете их.

Сращивание струн

Сращивание разрыв строки в формат или способ, которым вы хотите его получить. Для получения дополнительной информации по этой теме вы можете В Python есть много встроенных функций, которые вы можете найти в этом . Это в основном суммирует типы данных в Python. Я надеюсь, что вы хорошо понимаете то же самое, и если у вас есть какие-либо сомнения, оставьте комментарий, и я свяжусь с вами как можно скорее.

Теперь перейдем к операторам в Python Basics.

Операторы в Python

Операторы конструкции вы используете для манипулировать то данные так что вы можете заключить какое-то решение для нас. Простой пример: если бы у двух друзей было по 70 рупий каждый, и вы хотели бы узнать их общую сумму, вы бы добавили деньги. В Python вы используете оператор + для добавления значений, которые в сумме дают 140, что является решением проблемы.

В Python есть список операторов, которые можно сгруппировать как:

Давайте двигаться вперед и внимательно разбираться в каждом из этих операторов.

Примечание. Переменные называются операндами, которые располагаются слева и справа от оператора. Пример:

а = 10 б = 20 а + б

Здесь «a» и «b» - операнды, а + - оператор.

Арифметический оператор

Они используются для выполнения арифметические операции по данным.

Приведенный ниже фрагмент кода поможет вам лучше понять это.

a = 2 b = 3 print (a + b, a-b, a * b, a / b, a% b, a ** b, end = ',')

Вывод : 5, -1, 6, 0,6666666666666666, 2, 8

Как только вы поймете, что такое арифметические операторы в Python Basics, давайте перейдем к операторам присваивания.

Операторы присваивания

Как следует из названия, они используются для присвоить значения переменным . Просто как тот.

Java-программа для серии Фибоначчи

Различные операторы присваивания:

Давайте перейдем к операторам сравнения в этом блоге Python Basics.

Операторы сравнения

Эти операторы используются для выявить отношения между левым и правым операндами и найдите решение, которое вам понадобится. Это так же просто, как сказать, что вы используете их для в целях сравнения . Вывод, полученный этими операторами, будет либо истинным, либо ложным, в зависимости от того, истинно условие для этих значений или нет.

Вы можете увидеть их работу в примере ниже:

a = 21 b = 10, если a == b: print ('a равно b'), если a! = b print ('a не равно b'), если a b: print ('a больше, чем b'), если a<= b: print ( 'a is either less than or equal to b' ) if a>= b: print ('a больше или равно b')

Вывод :
а не равно б
а больше, чем b
a больше или равно b

Давайте продолжим с поразрядными операторами в Основах Python.

Побитовые операторы

Чтобы понять эти операторы, вы должны понимать теория битов . Эти операторы используются для напрямую манипулировать битами .

Лучше попрактиковаться в этом самостоятельно на компьютере. Продвигаясь вперед с логическими операторами в Python Basics.

Логические операторы

Они используются для получения определенного логика от операндов. У нас есть 3 операнда.

• и (Верно, если и левый, и правый операнды верны)
• или (Истинно, если один из операндов истинен)
• не (Дает противоположность переданному операнду)

a = True b = ложная печать (a и b, a или b, но не a)

Вывод: Ложь Верно Ложь

Переходим к операторам членства в Python Basics.

Операторы членства

Они используются для проверки того, переменная особая или значение существуют в списке, словаре, кортеже, наборе и так далее.

Операторы:

• в (Верно, если значение или переменная найдены в последовательности)
• не в (Верно, если значение не найдено в последовательности)

a = [1, 2, 3, 4], если 5 в a: print ('Да!'), если 5 не в a: print ('Нет!')

Вывод : Нет!

Давайте перейдем к операторам идентификации в Основах Python.

Оператор идентификации

Эти операторы используются для проверьте, соответствуют ли значения , переменные идентичный или нет. Так просто, как, что.

Операторы:

• является (Верно, если они идентичны)
• не является (Верно, если они не идентичны)

a = 5 b = 5, если a равно b: print ('Подобно'), если a не равно b: print ('Не похоже!')

Это право завершает его для операторов Python.

Прежде чем перейти к пространствам имен, я предлагаю вам перейти к чтобы лучше понять функции в Python. Как только вы это сделаете, давайте перейдем к пространству имен в Python Basics.

Пространства имен и области видимости

Ты помнишь это все в Python - это объект , правильно? Ну, как Python узнает, к чему вы пытаетесь получить доступ? Представьте ситуацию, когда у вас есть две функции с одинаковыми именами. Вы по-прежнему сможете вызывать нужную функцию. Как такое возможно? Здесь на помощь приходит пространство имен.

Пространство имен - это система, которую Python использует для назначения уникальные имена ко всем объектам в нашем коде. И если вам интересно, объекты могут быть переменными и методами. Python делает пространство имен поддержание словарной структуры . куда имена действуют как ключи и объект или переменная действует как значения в структуре . Теперь вы задаетесь вопросом, что такое имя?

Ну а имя это просто способ, которым вы пользуетесь получить доступ к объектам . Эти имена действуют как ссылка для доступа к присвоенным им значениям.

пример : a = 5, b = ’edureka!’

Если бы я хотел получить доступ к значению «edureka!», Я бы просто назвал имя переменной «b», и у меня был бы доступ к «edureka!». Это имена. Вы даже можете назначать имена методам и соответственно вызывать их.

import math square_root = math.sqrt print ('Квадратный корень равен', квадратный_корень (9))

Вывод : Корень 3.0

Пространство имен работает с областями видимости. Области применения являются действительность функции / переменной / значения внутри функции или класса, к которому они принадлежат . Python встроенные функции пространство имен охватывает все другие области Python . Такие функции, как print () и id () и т. Д. Могут использоваться даже без импорта и использоваться где угодно. Под ними находится Глобальный и местный пространство имен. Позвольте мне объяснить область действия и пространство имен во фрагменте кода ниже:

def add (): x = 3 y = 2 def add2 (): p, q, r = 3, 4, 5 print ('Внутри add2 выводится сумма трех чисел:' (p + q + r)) add2 () print ('Значения p, q, r следующие:', p, q, r) print ('Внутри сложения печатаемая сумма двух чисел:' (x + y)) add ()

Как видно из приведенного выше кода, я объявил 2 функции с именами add () и add2 (). У вас есть определение add (), и вы позже вызываете метод add (). Здесь в add () вы вызываете add2 () и поэтому можете получить результат 12, поскольку 3 + 4 + 5 равно 12. Но как только вы выйдете из add2 (), область действия p, q, r заканчивается, что означает, что p, q, r доступны и доступны только в том случае, если вы находитесь в add2 (). Поскольку вы сейчас находитесь в add (), нет p, q, r, и, следовательно, вы получаете сообщение об ошибке и выполнение останавливается.

Вы можете лучше понять области действия и пространство имен из рисунка ниже. В встроенный прицел покрывает весь Python, делая их доступны, когда это необходимо . В глобальный масштаб охватывает все программы которые выполняются. В локальный охват охватывает все методы выполняется в программе. В основном это и есть пространство имен в Python. Давайте продолжим с управлением потоком в Python Basics.

Управление потоком и кондиционирование в Python

Вы знаете, что код выполняется последовательно на любом языке, но что, если вы хотите сломать этот поток такой, что вы можете добавить логику и повторить определенные утверждения так что ваш код сокращается и может получить решение с меньшим и более умным кодом . В конце концов, это и есть кодирование. Поиск логики и решения проблем, и это можно сделать с помощью и условные утверждения.

Условные утверждения казнен только если определенное условие выполнено , иначе это пропущено впереди туда, где выполняется условие. Условные операторы в Python - это если, элиф и еще.

Синтаксис:

если условие: инструкция elif условие: инструкция else: инструкция

Это означает, что если условие выполняется, что-то делать. В противном случае выполните оставшиеся условия elif и, наконец, если ни одно из условий не выполнено, выполните блок else. Вы даже можете иметь вложенные операторы if-else внутри блоков if-else.

a = 10 b = 15, если a == b: print ('Они равны') elif a> b: print ('a больше') else: print ('b больше')

Вывод : b больше

Разобравшись с условными операторами, давайте перейдем к циклам. У вас могут быть определенные моменты, когда вы захотите выполнять определенные операторы снова и снова, чтобы получить решение, или вы могли бы применить некоторую логику, чтобы определенный аналогичный вид операторов мог быть выполнен с использованием всего 2–3 строк кода. Здесь вы используете .

Петли можно разделить на 2 вида.

• Конечное: Такой цикл работает до тех пор, пока не будет выполнено определенное условие.
• Бесконечный: Такой цикл работает бесконечно и никогда не прекращается.

Циклы в Python или любом другом языке должны проверять условие, и они могут выполняться либо до операторов, либо после операторов. Их называют:

• Циклы предварительного тестирования: Если сначала проверяется условие, а затем выполняются операторы.
• Циклы после тестирования: Если оператор выполняется хотя бы один раз, а затем условие проверяется.

В Python есть 2 вида циклов:

• для
• в то время как

Давайте разберемся в каждом из этих циклов с помощью синтаксиса и фрагментов кода ниже.

Для петель: Эти петли используются для выполнения определенный набор утверждений для данного состояние и продолжайте, пока условие не будет нарушено. Вы знаете количество раз что вам нужно выполнить цикл for.

Синтаксис:

для переменной в диапазоне: операторы

Фрагмент кода выглядит следующим образом:

корзина_of_fruits = ['яблоко', 'апельсин', 'ананас', 'банан'] для фруктов в корзине_of_fruits: print (fruit, end = ',')

Вывод : яблоко, апельсин, ананас, банан

Так работают циклы for в Python. Давайте продолжим с циклом while в Python Basics.

Циклы пока: Пока петли то же, что и для циклов за исключением того, что вы можете не знать конечного условия. Условия цикла известны, но пока цикл условия может нет.

Синтаксис:

в то время как условие: утверждения

Фрагмент кода выглядит так:

second = 10, а second> = 0: print (second, end = '->') second- = 1 print ('Взрыв!')

Вывод : 10-> 9-> 8-> 7-> 6-> 5-> 4-> 3-> 2-> 1-> Blastoff!

Вот как работает цикл while.

Позже у вас будет вложенные циклы где ты вставить петлю в другую. Код ниже должен дать вам представление.

count = 1 для i в диапазоне (10): print (str (i) * i) для j в диапазоне (0, i): count = count + 1

Вывод :

один

22

333

4444

55555

666666

777777

88888888

999999999

У вас есть первый цикл for, который печатает строку числа. Другой цикл for добавляет число на 1, а затем эти циклы выполняются до тех пор, пока не будет выполнено условие. Так работает цикл for. На этом мы завершаем сеанс циклов и условий. Продвигаясь вперед в обработке файлов в Python Basics.

Обработка файлов с помощью Python

Python имеет встроенные функции, которые можно использовать для работать с файлами такие как чтение и письмо данные из или в файл . К файловый объект возвращается, когда файл вызывается с помощью функции open (), а затем вы можете выполнять с ним операции, такие как чтение, запись, изменение и т. д.

Если вы хотите подробно узнать об обработке файлов, вы можете пройти полное руководство - Обработка файлов в Python.

Процесс работы с файлами следующий:

• Открыто файл с помощью функции open ()
• Выполнить операции на файловом объекте
• близко файл с помощью функции close (), чтобы избежать повреждения файла

Синтаксис:

File_object = open ('имя файла', 'г')

Где режим - это способ взаимодействия с файлом. Если вы не передаете никакую переменную режима, по умолчанию используется режим чтения.

Пример:

file = open ('mytxt', 'w') string = '--Добро пожаловать в edureka! -' для i в диапазоне (5): file.write (string) file.close ()

Вывод : –Добро пожаловать в edureka! - –Добро пожаловать в edureka! - –Добро пожаловать в edureka! - –Добро пожаловать в edureka! - –Добро пожаловать в edureka! - в файле mytxt

Вы можете попробовать все больше и больше с файлами. Перейдем к последним темам блога. OOPS и объекты и классы. Оба они тесно связаны.

OOPS

Старые языки программирования были структурированы таким образом, что данные может быть доступ к любому модулю кода . Это могло привести к потенциальные проблемы безопасности это побудило разработчиков перейти на Объектно-ориентированного программирования Это может помочь нам преобразовать реальные примеры в код, чтобы можно было получить лучшие решения.

Есть 4 концепции OOPS, которые важно понять. Они есть:

• Наследование: Наследование позволяет нам получить атрибуты и методы из родительского класса и измените их в соответствии с требованиями. Самый простой пример - это автомобиль, в котором описана структура автомобиля, и этот класс может быть получен для описания спортивных автомобилей, седанов и т. Д.
• Инкапсуляция: Инкапсуляция связывание данных и объектов вместе таким образом, что другие объекты и классы не имеют доступа к данным. В Python есть частные, защищенные и общедоступные типы, названия которых указывают на то, что они делают. Python использует '_' или '__' для указания частных или защищенных ключевых слов.
• Полиморфизм: Это позволяет нам иметь общий интерфейс для различных типов данных что нужно. Вы можете иметь похожие имена функций с разными данными, передаваемыми им.
• Абстракция: Абстракция может быть использована для упростить сложную реальность с помощью классов моделирования соответствует проблеме.

Я бы посоветовал вам прочитать эту статью о Классы и объекты Python (программирование OOPS).

Надеюсь, вам понравилось читать этот блог и вы поняли основы Python. Следите за новостями. Удачного обучения!

Теперь, когда вы разобрались с основами Python, ознакомьтесь с от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру.

Учебный курс Edureka по программированию на языке Python предназначен для студентов и профессионалов, желающих стать программистом на Python. Курс разработан, чтобы дать вам фору в программировании на Python и обучить как основным, так и продвинутым концепциям.

Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев в блоге «Основы Python: что делает Python таким мощным», и мы свяжемся с вами как можно скорее.