Introdução ao básico do Python | Simplilearn

Python é uma das linguagens de programação mais populares disponível hoje. É amplamente utilizado em vários setores de negócios, como programação, desenvolvimento web, aprendizado de máquina e ciência de dados. Dado seu uso generalizado, não é surpreendente que Python tenha ultrapassado Java como a principal linguagem de programação.

Este tutorial Python cobre todos os fundamentos do Python e alguns tópicos avançados da linguagem Python, como variáveis, tipos de dados, arrays, funções e conceitos de OOPs, todos os quais o ajudarão a se preparar para uma carreira como Python profissional programador.

Os exemplos usados ​​neste tutorial Python foram implementados usando PyCharm IDE. Você pode baixar o PyCharm aqui . PyCharm cria um ambiente virtual onde você pode alterar a versão do Python que deseja usar. Você pode criar um novo arquivo Python clicando no menu “ arquivo ” e, em seguida, selecionando “ Novo arquivo de trabalho”.

Primeiro, começaremos com “ Variáveis ​​”, que são os blocos de construção fundamentais para escrever qualquer parte do código Python. Variáveis ​​são entidades de um programa que possuem um valor. A imagem mostrada abaixo é uma caixa com um valor numérico de 100. Aqui, uma variável seria o nome da caixa, que é x .

Nesta seção do tutorial do Python, vamos ver como podemos atribuir uma variável no Python

imprimir (“Conheça Jane”)

imprimir (“Jane trabalha como engenheira de software”)

imprimir (“Elise é a gerente de Jane”)

A função de impressão em Python imprime qualquer coisa que esteja entre parênteses. Existem várias maneiras de executar um arquivo no PyCharm: você pode usar “Alt + Shift + F10” ou clicar no menu “executar” e selecionar o arquivo Python que deseja executar. Alternativamente, você pode clicar no botão Executar. Aqui está a saída do código:

Você pode adicionar informações extras ao seu código adicionando comentários usando a hashtag “ #.”

Em vez de digitar “Jane” todas as vezes, você pode armazená-lo em uma variável, conforme mostrado no exemplo abaixo:

nome=“Jane”

imprimir (“Meet,” nome)

Isso imprimirá “Meet Jane” no console de saída.

Você também pode usar a formatação de string em uma instrução de impressão para exibir o resultado :

print (“% s trabalha como engenheiro de software”% name)

print (“Elise é a gerente de% s”% name)

Isso imprime o seguinte no console de saída:

“Jane trabalha como engenheira de software”

“Elise é a gerente de Jane”

Em Python, todas as variáveis ​​são armazenadas em um endereço de memória específico. Para encontrar o endereço das variáveis ​​usadas, imprima (id (nome))

As variáveis ​​que possuem os mesmos valores carregam o mesmo endereço. Por exemplo:

nome=’Jane’

nome2=’Jane’

imprimir (id (nome))

imprimir (id (nome2))

Variáveis ​​com valores diferentes têm endereços diferentes:

nome=’Jane’

nome2=’maio’

imprimir (id (nome))

imprimir (id (nome2))

Python usa diferentes tipos de dados de programa. Abordaremos os dados numéricos primeiro. Os dados numéricos vêm em três tipos diferentes: int , float , complex .

A seguir está um exemplo de um tipo de dados inteiro (int) em Python:

num=5

Para confirmar que tipo de dados é, use type ().

imprimir (tipo (num))

Flutuante é o segundo tipo de dados mais comumente usado.

num=5,6

imprimir (tipo (num))

Finalmente, temos o tipo de dados complexo .

num=5 + 6j

imprimir (tipo (num))

Python permite que você especifique um tipo de variável ou converta um tipo de dados em outro usando conversão de Python. A conversão é feita usando funções de construtor-int (), float (), complex (), str ().

num=5

imprimir (num, tipo (num))

print (float (num), type (float (num)))

imprimir (complexo (num), tipo (complexo (num)))

Pelo exemplo acima, você pode ver que num é uma variável inteira. Para converter esta variável em float e tipo complexo, usamos float (num) e complex (num).

Você também pode converter um número flutuante em um inteiro.

num=5,6

print (int (num), type (int (num)))

Se você tiver muitos dados, não poderá armazená-los em várias variáveis, pois isso ocuparia muita memória. Para superar esse problema, temos “ Listas ” em Python, que são coleções de dados que contêm valores de vários tipos de dados. Uma lista é declarada entre colchetes.

Você também pode armazenar vários tipos de dados usando uma Tupla , que é uma coleção imutável de dados heterogêneos. Você pode alterar os valores de uma tupla, e as tuplas são diferenciadas com chaves.

Os dados também podem ser armazenados na forma de Conjuntos em Python. Um conjunto é uma coleção não ordenada de dados heterogêneos únicos.

Vamos declarar uma lista simples e filtrar os valores usando indexação.

<✓lst=[1,4,5,2,7,5]

imprimir (lst)

imprimir (lst [0])

imprimir (lst [1])

Em uma lista Python, o primeiro índice começa em 0, depois em 1 e assim por diante. Portanto, lst [0] retornará o primeiro elemento da lista e lst [1] retornará o segundo elemento da lista.

Para retornar o número total de elementos na lista, use a função len () de comprimento.

print (len (lst)) # Ele retornará 6 porque há seis elementos presentes na lista.

Para extrair o último elemento e o penúltimo elemento da lista, você pode usar

imprimir (lst [-1]) # Isso retornará 5

imprimir (lst [-2]) # Isso retornará 7

Para obter os primeiros quatro elementos da lista, você pode usar

print (lst [0: 4]) # Ele retornará os valores dos quatro primeiros índices e excluirá o último índice

Você também pode fatiar os primeiros quatro elementos da lista usando:

imprimir (lst [: 4])

Da mesma forma, você pode dividir todos os elementos a partir do índice 2 usando:

imprimir (lst [2:])

A seguinte instrução de impressão retorna os dois primeiros elementos da lista:

imprimir (lst [:-4])

Para exibir os últimos quatro elementos da lista, você pode usar:

imprimir (lst [-4:])

Se você deseja imprimir todos os valores alternativos da lista:

print (lst [1:: 2]) # Imprime os valores começando no primeiro índice, depois no terceiro índice e assim por diante.

Observação: ao fatiar os valores de uma lista, ela só pode aceitar números inteiros. Se você fornecer qualquer outro tipo de dados, ocorrerá um erro.

imprimir (lst [1.0: 4])

Uma lista também pode conter literais flutuantes e de string.

lst=[1,4, ”Python”, 2,7.4,5]

imprimir (lst)

As listas são mutáveis ​​, o que significa que você pode alterar os valores na lista.

lst [1]=”hello” # Isso irá substituir o valor no primeiro índice de 4 para hello

imprimir (lst)

Python permite que você adicione novos elementos ao final da lista usando uma função append ().

lst.append (‘Simplilearn’)

imprimir (lst)

Você pode criar uma lista dentro de outra lista. Isso é chamado de lista aninhada . Aqui está um exemplo:

aninhado=[1,2, [2,3,4]]

imprimir (aninhado)

Outra maneira de anexar os elementos em uma lista é usar a função extend () .

nested.extend ([[7,8,9]])

imprimir (aninhado)

Agora que você tem um bom entendimento de listas em Python, vamos continuar este tutorial de Python com Tuplas.

‘tpl=(1,2,3)

imprimir (tpl)

Para extrair os valores de uma tupla, você pode dividi-la usando seu índice.

print (tpl [1]) # Isso retornará o valor 2 da tupla.

Para extrair o primeiro elemento da lista, você pode usar: print (tpl [: 1])

Para reverter os elementos em uma lista, você pode fazer isso com

imprimir (tpl [::-1])

Tuplas são imutáveis ​​, portanto você não pode alterar seus valores. Ele gera um erro se você tentar alterá-los.

tpl=(1,2,3)

imprimir (tp1)

tpl [1]=7

Tuplas são usadas quando você não deseja que os dados ou informações mudem com o tempo. Você também pode declarar uma tupla da seguinte maneira:

tpl=5,6,8

imprimir (tpl)

Python permite que você empacote e descompacte uma tupla.

a, b, c=tpl

imprimir (a, b, c)

Você também pode criar uma lista em Python da seguinte maneira:

a, * lst=tpl

imprimir (a, lst)

Veja a seguir como criar um Conjunto em Python:

s={1,3,3,3,4,5} # Os conjuntos aceitam apenas valores únicos, por isso imprimirá 3 apenas uma vez

impressão (ões)

Você não pode alterar os valores em um conjunto. Ele gerará um erro se você fizer isso.

Aqui está um exemplo de como transformar uma lista em um conjunto:

lst=[1,3,3,3,4,5]

imprimir (lst)

imprimir (definir (lst))

Como você pode ver, os valores duplicados na lista agora foram removidos após convertê-la em um conjunto.

Agora, vamos abordar o assunto de operadores aritméticos neste tutorial do Python. Python suporta vários tipos de operadores aritméticos, como adição (+), subtração (-), multiplicação (*), divisão (/), divisão de piso (//), módulo (%) e exponenciação (**).

a, b=10, 5

imprimir (‘a + b’, a + b)

imprimir (‘a-b’, a-b)

imprimir (‘a * b’, a * b)

imprimir (‘a/b’, a/b)

print (‘a//b’, a//b)

imprimir (‘a% b’, a% b)

imprimir (‘a ** 2’, a ** 2)

Você pode armazenar o valor de qualquer operação aritmética em uma variável.

a, b=10,5

res=a * b

imprimir (res)

Usando Python, você pode incrementar o valor de uma variável.

a, b=10,5

contagem=0

contagem=contagem + 1

contagem +=1 # Outra maneira de incrementar o valor de uma variável usando um operador de atribuição

imprimir (contar)

A saída do código acima é dois.

a//=3 # Isso retorna 10//3, ou seja, 3

Operadores relacionais

Operadores relacionais são usados ​​para comparar dois valores. Os operadores relacionais retornam valores booleanos.

a, b=10, 5

imprimir (a, b)

print (a> b) # Operador maior que

print (a

imprimir (a>=b) # Maior ou igual ao operador

print (a <=b) # Menor ou igual ao operador

imprimir (a==b) # Operador igual

print (a!=b) # Operador diferente

Operadores lógicos

Operadores lógicos são usados ​​para combinar declarações condicionais.

a1, b1, c1=10, 20, 30

imprimir (a1, b1, c1)

imprimir (c1> a1 e c1> b1) # O operador “ e ” retorna Verdadeiro se ambas as afirmações forem verdadeiras

print (a1> b1 e c1> b1) # Retorna “False”, pois a1 não é maior que b1

imprimir (a1> b1 ou c1> b1) # Fornece “Verdadeiro”, pois o operador ou retorna Verdadeiro se uma das afirmações for verdadeira

imprimir (não a1> b1) # Reverte os resultados, retorna Verdadeiro se o resultado for falso

Operadores bit a bit

Operadores bit a bit são usados ​​para comparar números binários. A seguir estão alguns exemplos de operadores binários (&, |, ^, ~, <<, >>).

a, b=10,5

imprimir (bin (a), bin (b))

print (a & b) # Define cada bit como 1 se ambos os bits forem 1

imprimir (bin (a & b))

print (a | b) # Define cada bit como 1 se um dos 2 bits for 1

imprimir (bin (a | b))

print (bin (a ^ b)) # Define cada bit como 1 se apenas um dos dois bits for 1

print (bin (~ a)) # Inverte todos os bits

print (bin (a <<2)) # Desloca para a esquerda empurrando zeros da direita e deixando que os bits mais à esquerda caiam

print (bin (a >> 2)) # Desloque para a direita empurrando as cópias do bit mais à esquerda da esquerda e deixando que os bits mais à direita caiam

Operadores de associação

Esses operadores são usados ​​para verificar se uma sequência está presente em um objeto (lista, tuplas, dicionários, etc). Exemplos de tais operadores são em e não em .

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

x=2

print (x in list) # Retorna True, pois 2 está presente na lista

imprimir (x não está na lista) # Retorna False já que o valor de x está presente na lista

Operadores de identidade

Esses operadores são usados ​​para comparar os objetos para ver se eles são o mesmo objeto com o mesmo local de memória. Exemplos de tais operadores são “ é” e “ não é.”

x=10

y=10

print (x is y) # Retorna True, pois os valores de xey são iguais

imprimir (x não é y) # Retorna falso

Se você alterar y=12, print (x não é y) retornará True.

Certas funções não são pré-construídas no Python, mas essas funções podem ser encontradas nos Módulos do Python. Math é um módulo que possui uma ampla coleção de funções matemáticas. O link a seguir possui todas as funções matemáticas abordadas em detalhes: funções matemáticas-Python

Algumas das funções básicas disponíveis são ceil (), floor (), factorial (), fabs (), isfinite (), exp (). Existem outras funções trigonométricas e hiperbólicas que você pode usar.

Para usar essas funções, você precisa importar o módulo matemático.

importar matemática

imprimir (math.pi)

Você também pode importar funções específicas do módulo matemático.

De matemática, importe pi

imprimir (pi)

Veja a seguir como usar funções matemáticas adicionais:

importar matemática

X=9,5

print (ceil (X)) # Retorna o número inteiro mais próximo maior que 9,5

imprimir (math.tan (X))

y=3

imprimir (math.pow (X, y))

imprimir (math.sqrt (x))

imprimir (math.factorial (y))

Vamos falar sobre como aceitar entradas do usuário em Python.

Python tem uma função input () integrada que tem prompt como parâmetro, que é uma string que representa uma mensagem padrão antes da entrada.

name=input (“Digite seu nome \ n”) # “\ n” representa a nova linha

imprimir (“Olá”, nome)

A função de entrada embutida sempre aceita uma string.

idade=entrada (“Digite sua idade \ n”)

imprimir (tipo (idade))

imprimir (idade + 5) # Lança um erro porque idade é uma string e 5 é um número inteiro

Para adicionar um número inteiro à variável de idade, você precisa convertê-lo em um número inteiro.

imprimir (int (idade) + 5)

imprimir (“% s tem% d anos”% (nome, int (idade)))

Python tem um recurso que divide os caracteres da função de entrada do usuário.

nome=entrada (“Insira uma palavra \ n”) [: 4]

print (name) # Retorna as primeiras quatro letras da palavra

Como você sabe que a função input () aceita valores como strings, você pode passar entradas explicitamente na forma de um inteiro.

a=int (input (“Insira um múltiplo de 5 \ n”))

imprimir (tipo (a))

A seguir, neste tutorial do Python, você aprenderá as diferentes instruções e loops de tomada de decisão em Python.

Declaração If

A instrução if é usada para testar uma condição específica. Se a condição for verdadeira, um bloco de código será executado.

a=int (input (“Insira um múltiplo de 5”))

se um% 5!=0:

imprimir (a, ‘Não é um múltiplo de 5’)

a=int (input (“Insira um múltiplo de 5 \ n”))

se um% 5!=0:

imprimir (a, ‘Não é um múltiplo de 5’)

imprimir (“isto é o que acontece a seguir”)

A partir da saída acima, você pode ver que a instrução if executa apenas as linhas de código que estão indentadas. Uma linha de código recuada em Python possui quatro espaços no início da linha.

Outra declaração

A instrução else é executada quando a expressão na condição if é falsa.

a=int (input (“Digite um número \ n”))
se a% 2!=0:

imprimir (a, ‘é um número ímpar’)

outro:

imprimir (a, ‘é um número par’)

imprimir (“isto é o que acontece a seguir”)

A partir da saída acima, como cinco não é diretamente divisível por dois, podemos ver que o resultado é “5 é um número ímpar”.

No entanto, como quatro é divisível por dois, a instrução else é executada e o resultado é “4 é um número par.”

Declaração Elif

A instrução elif em Python permite que você verifique várias condições e execute um bloco específico de instruções se as condições anteriores forem falsas.

a=int (input (“Digite um número a \ n”))

b=int (input (“Digite um número b \ n”))

c=int (input (“Digite um número c \ n”))

se a> b e a> c:

imprimir (a, ‘é o maior número’)

elif b> a e b> c:

imprimir (b, ‘é o maior número’)

outro:

imprimir (c, ‘é o maior número’)

Como você pode ver, como b> a e b> c, a instrução elif é executada.

Aninhado se: pode haver casos em que você deseja verificar se há outra condição depois que uma condição acaba sendo verdadeira. Nesses casos, você pode usar instruções if aninhadas.

idade=int (input (“Digite sua idade”))

se idade>=60:

imprimir (“Você tem direito a um desconto para idosos”)

outro:

se idade <=18:

imprimir (“Você está qualificado para um desconto menor”)

outro:

imprimir (“Você não tem direito a nenhum desconto”)

O seguinte é como um While Loop funciona em Python:

Loop While : o loop While é usado para executar um conjunto de instruções, desde que uma condição seja verdadeira.

palavra=“Python”

i=0

enquanto eu <5:

imprimir (i, palavra)

i +=1

O código acima imprime Python cinco vezes, pois a condição while é verdadeira até i <5.

Você também pode usar um loop while para adicionar elementos a uma lista vazia.

lst=[]

c=input (“Digite qualquer tecla para adicionar elementos à lista e 0 para sair do loop \ n”)

enquanto c!=“0”:

lst.append (c) # Adicione elementos à lista vazia até que c não seja igual a 0

c=input (“Digite qualquer tecla para adicionar elementos à lista e 0 para sair do loop \ n”)

imprimir (lst)

For Loop

Um loop for em Python é usado para iterar em uma sequência (lista, tupla, conjunto, dicionário e string).

palavra=“Python”

para w no intervalo (3):

imprimir (w, palavra)

Usando o loop for, você pode imprimir todos os elementos presentes em uma lista em sequência.

lst=[1,2, ”olá”, [1,2,3]]

para obj in list: # Isso irá iterar por todos os elementos na lista e imprimi-los um por um

imprimir (obj)

# Programe para contar o número de vogais na entrada usando um loop for:

palavra=entrada (“inserir palavra”)

contagem=0

para i na palavra:

se i em [‘a’,’e’, ​​’i’,’o’,’u’,’A’,’E’,’I’,’O’,’U’]:

contagem +=1

imprimir (“o número de vogais em% s é% d”% (palavra, contagem))

Pausa

A instrução break termina o loop antes de ter iterado por todos os itens.

frutas=[“maçã”, “laranja”, “uvas”]

para x em frutas:

imprimir (x)

if x==“laranja”: # Isso interromperá o loop quando o elemento na lista for laranja

pausa

Continue

A instrução continue interromperá a iteração atual do loop e continuará com a próxima iteração.

frutas=[“maçã”, “laranja”, “uvas”]

para x em frutas:

se x==“laranja”:

continue

imprimir (x)

Below is another example that illustrates how a “continue” statement works:

n=20

for i in range(2, n//2+1):

    if n%i !=0:

        continue

    print(“%d is divisible by %d”%(n,i))

One of the most useful features of Python is its built-in libraries that make programming easier. With that in mind, we will now be discussing how Array and NumPy works.

Learn data operations in Python, strings, conditional statements, error handling, and the commonly used Python web framework Django with the Python Training course.

Array

Python does not have built-in support for arrays. However, Python; ists can be used instead. An array is a special variable that can hold more than one value at a time.

Syntax: array(data type, value list)

The following example shows how to declare an array:

from array import * # Imports all the sub modules and functions from array module 

ar=array(‘i’, [1,2,3,4,5]) # Here ‘i’ represents an array of integer type

print(type(ar))

print(ar[2])

ar.append(-10) # Adds-10 to end of the array

print(ar)

ar.remove(3) # Removes element 3 from the array list

print(ar)

ar=ar*3 # Multiplies the array elements three times

print(ar)

NumPy

NumPy is a Python library that is used for processing large multi-dimensional arrays and matrices.

If you are working in IDE, you need to use “pip install numpy” to install NumPy. If you are working with Jupyter notebook, you can use “conda install NumPy.”

In PyCharm, you’ll go to File>>>Settings>>>Project>>>Project Interpreter>>>Click on the plus(+) sign on the top right corner and search for NumPy. Click on Install Package.

import numpy as np

ar1=np.array([1,2,3])

As you can see from the output, this is a 1D array with no commas between the values. It is different from a list that has commas between the values.

You can create a 2D array as follows:

ar1=np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

print(ar1)

The dimension, size, shape, and type of elements in an array can be checked using the following:

print(“Dimension:”,ar1.ndim)

print(“Size:”,ar1.size)

print(“Shape:”,ar1.shape)

print(“type of elements:”,ar1.dtype)

The following is a link to learn more on NumPy library 

Next, we’ll go over the functions available in NumPy.

To create an array filled with zeroes, you can do the following:

z=np.zeros((2,2),dtype=”int”) # Creates a 2×2 array filled with zeroes

print(z)

You can use the full() function to create an array of any dimension and elements.

z=np.full((2,3),1) # Creates a 2×3 array filled with ones

print(z)

Like lists, arrays in Python can be sliced using the index position.

ar3=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[10,11,12]])

print(ar3[1,2]) # Returns 6 as the output

print(ar3[1,::-1]) # Prints the elements of the second list of the array in reverse order

print(ar3[:2,::-1]) # Prints the elements of the first and second list in reverse order

You can perform arithmetic operations on the elements of an array.

ar3=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[10,11,12]])

print(ar3+10) # Add 10 to all the elements

print(ar3*10) #Multiplies 10 to each element in the array

The NumPy array has other functionalities as well. For instance, you can find the sum, mean, maximum and minimum of the elements in the array.

ar3=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[10,11,12]])

print(ar3.sum()) # Gives the total sum of all the elements

print(ar3[0].sum()) # Returns only the sum of the first list of elements in the array

print(ar3[0].min()) # Return the last element from the first list

The elements in an array can be transposed as well.

ar3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(ar3)

print(ar3.T)

To return the array into normal form, use:

ar3=ar3.T

print(ar3.T)

Now let’s continue this Python tutorial by learning about functions in Python. A function is a block of code that only runs when it is called. You can pass data in the form of parameters to a function, and it can return data as a result.

Syntax: def function_name():

                 Block of code  

def fun(): # fun is the function name

    print(“Simplilearn”)

fun() # Calling the function

The following is another example of adding two numbers using a function.

def add(a,b): # Function add accepts two parameters, a and b

    print(a+b)

add(4,5) # It is mandatory to pass the required number of parameters while calling the function

def add(a,b):

    s=a+b

    return s # This returns the value of a+b from the function

n=add(4,5)

print(n)

def add(a,b):

    s=a+b

    d=a-b

    return s, d # Returns two values for addition and subtraction from the function

n1, n2=add(4,5)

print(n1, n2)

You can also assign values to the parameters while declaring a function.

def add(a=5, b=3):

    s=a+b

    d=a-b

    return s, d 

n1, n2=add()

print(n1, n2)

*args and **kwargs: These are mostly used in function definitions to pass a variable number of arguments to a function.

*args: In Python, a single asterisk form of *args can be used as a parameter to send a non-keyworded variable-length argument list to functions.

def args_kwargs(*myArgs):

    print(myArgs)

    print(myArgs[1])

args_kwargs(1,2,3,4)

def args_kwargs(*myArgs):

    a=myArgs[0] + myArgs[1]

    return a

a=args_kwargs(1,2,3,4)

print(a) # This returns 3 since myArgs[0]=1 and myArgs[1]=2

**kwargs: The double asterisk form of **kwargs is used to pass a keyworded, variable-length argument dictionary to a function.

def args_kwargs(**myKwargs):

    print(myKwargs) # Prints the values in the form of a dictionary

    print(myKwargs[‘a’]+myKwargs[‘b’])

args_kwargs(a=10, b=20)

def args_kwargs(**myKwargs):

    print(myKwargs)

    if ‘a’ in myKwargs and ‘b’ in myKwargs:

        print(myKwargs[‘a’]+myKwargs[‘b’]) # Won’t print,=as ‘a’ in not present in the function call

args_kwargs(c=10, b=20)

Python allows you to assign the function name to a variable.

def args_kwargs(**myKwargs):

    print(myKwargs)

    if ‘a’ in myKwargs and ‘b’ in myKwargs:

        print(myKwargs[‘a’]+myKwargs[‘b’]) 

args_kwargs(c=10, b=20)

d=args_kwargs

d(a=1, b=2)

The final Python function that you will learn in this Python basics tutorial is known as Recursive. Recursion is a method of programming in which a function calls itself one or more times in its body.

def rec(n):

    if n==1:

        print(n)

        return

    print(n)

    return rec(n-1)

rec(3)

Recursion can be used to write a function that returns the factorial of a number.

The following code is considered a general way to write a function to return the factorial.

def fact(n):

    f=1

    for i in range(1, n+1):

        f *=i

    return f

print(fact(3))

Using recursive function to return the factorial of a number:

def fact(n):

    if n==1:

        return 1

    return n * fact(n-1)

print(fact(3))

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Lambda Function

Lambda can take any number of arguments, but can only have one expression.

Syntax: lambda arguments: expression

Here, you will see how a Lambda function works and why it is important.

The following is a Lambda function used to add two numbers passed as an argument, and print the result:

l=lambda a,b: a+b

print(l(10,20))

Next, we’ll go over how to implement filter, map, and reduce a list using the Lambda function.

Filter Function

A filter() function in Python takes in a function and list as arguments. It filters out all the elements of a sequence, for which the function returns True.

list=[‘a’, ‘b’, ‘e’, ‘f’, ‘o’, ‘a’]

l=list(filter(lambda x:x in [‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’],lst))

print(l)

Map Function

The map() function also takes in a function and list as an argument. A new list is returned, which contains all the Lambda modified items that each item for that function returned.

The following example is a function that changes every character to the preceding character based on its ASCII value:

lst=[‘a’, ‘b’, ‘e’, ‘f’, ‘o’, ‘a’]

result=map(lambda x:chr(ord(x)+1),lst) # It maps all the letters to its ascii values using ord()

print(list(result))

Reduce Function

Reduce() function accepts a function and a sequence, and returns a single value. This function is defined in the “functools” module.

lst=[‘a’, ‘b’, ‘e’, ‘f’, ‘o’, ‘a’]

result=map(lambda x:chr(ord(x)+1),lst) 

print(list(result))

from functools import reduce

result=reduce(lambda x,y:x+y,lst)

print(result)

So far, we have looked at functions, and the different ways to write them. Now, let’s focus on Modules under the basics of Python.

A module can be considered the same thing as a code library. It is a file containing a set of functions that you want to include in your application.

Suppose there is a file called mod1.py in the same location as the scratch file and it has a prime function, and an even function.

def prime(a):

    for i in range(2,a):

        if a%i==0:

            print(“Number is not prime”)

            return

    print(“Number is prime”)

def even(a):

    if a%2==0:

        print(“Number is even”)

    else:

        print(“Number is odd”)

You can access mod1.py file from the scratch file by importing it.

from mod1 import *

n=int(input(“Enter a number”))

prime(n) # Calling the prime function

even(n) # Calling the even function

Using modules makes your code compact and more readable; you don’t have to read through a hundred lines of code. Furthermore, you can share this module with other people who can utilize it in their projects.

Now that you know the basics of Python programming, it is time to learn about Object Oriented Programming (OOP) and its different features.

Everything, including every instance, is an object in Python. OOP is a programming paradigm that focuses on objects. An object has Attributes and Behaviour.

An attribute contains the data that describes the object, such as lists, tuples, arrays, variables.

The behavior has methods applied to the attributes.

Here is an example of a car that has the following attributes and behaviors:

Class

A class in OOP is a collection of similar objects.

Inheritance

The inheritance mechanism in Python is one of the most important features of OOP. It allows a new class to inherit the features of another class.

Example: There can be a “vehicles” class, and under vehicles, there is a class called “car.” Here, “vehicles” are called the parent class and “car” is the child class. A car can inherit all the functions and features of vehicles.

Encapsulation

This is the feature of preserving data from direct access.

Polymorphism

Polymorphism is a feature that lets you use the same function in multiple ways.

Suppose you have vehicles and bicycles. Bicycles accelerate very differently than a car does; a car runs on fuel and a bicycle has pedals. Both of them can accelerate but are used differently.

The following example explains the concept of Object-Oriented Programming:

class Car:

    carType=“manual” # global feature

    def __init__(self, year, speed): #__init()__ is executed when the function is being initiated

        self.year=year # creating an instance

        self.speed=speed

    @staticmethod

    def welcome():

        print(“Welcome to the car showroom”)

    @classmethod

    def type(cls):

        print(print(“These cars are”, cls.carType))

    def getSpeed(self):

        print(“Maximum speed is”, self. speed)

BMW=Car(2018, 155)

Ford=Car(2016, 140)

Car.welcome()

BMW.getSpeed()

Ford.getSpeed()

Car.type()

The following is an example of Inheritance:

class Car:

    def __init__(self, year, speed): 

        self.year=year # creating an instance

        self.speed=speed

    def getSpeed(self):

        print(“Maximum speed:”, self.speed)

class Sedan(Car): # Sedan inherits the features of Car

    pass

BMW=Car(2018, 155)

Ford=Car(2016, 140)

BMW.getSpeed()

In the last section of this Python basics tutorial, let’s look at an example showing how to implement Polymorphism in Python.

class Car:

    def __init__(self,name):

        self.name=name

class Sedan(Car):

    def getSpeed(self):

        print(“Maximum speed 150”)

class SUV(Car):

    def getSpeed(self):

        print(“Maximum speed 120”)

carLst=[Sedan(“Camry”), SUV(“Scorpio”)]

for car in carLst:

    print(car.name + “:”,end=“”)

    car.getSpeed()

You can see we have polymorphed car class into Sedan and SUV and inherited the functionalities of car class.

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Conclusion

This Python tutorial should give readers a better understanding of all basic Python concepts, including different conditional statements, handling data using NumPy, how to write a function, how to create a module, how to implement different features of Object Oriented Programming using classes and objects, and more.

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