Hướng dẫn what are advanced concepts in python? - các khái niệm nâng cao trong python là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình theo hướng cao, hướng đến đối tượng, gần đây đã được nhiều sinh viên cũng như các chuyên gia chọn do tính linh hoạt, tính chất năng động, sự mạnh mẽ và cũng vì nó dễ học. Không chỉ điều này, bây giờ nó là ngôn ngữ được yêu thích và ưa thích thứ hai sau JavaScript và có thể được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực kỹ thuật, có phải là học máy, khoa học dữ liệu, phát triển web, phân tích, tự động hóa, thử nghiệm, trí tuệ nhân tạo và nhiều hơn nữa . & nbsp;

Học Python rất dễ so với các ngôn ngữ lập trình cấp cao, hướng đối tượng khác như Java hoặc C ++ nhưng nó có một vài khái niệm nâng cao có ích khi phát triển mã mạnh mẽ, sắc nét, tối ưu hóa cao, hiệu quả và hiệu quả và bình thường hóa. Sử dụng các khái niệm này trong mã của bạn, bạn sẽ có thể giảm lỗi trong mã của mình cũng như tăng hiệu quả của nó do đó làm cho bạn trở thành một lập trình viên Python dày dạn. Vì vậy, chúng ta hãy nhìn vào các khái niệm này từng người một và hiểu chi tiết chúng!

1. Hàm bản đồ

Python có một hàm sẵn có gọi là map () cho phép chúng tôi xử lý tất cả các yếu tố có trong một điều đáng tin mà không sử dụng một cách rõ ràng bằng cách sử dụng cấu trúc vòng lặp. Khi được sử dụng, nó trả về một đối tượng bản đồ lần lượt là một trình lặp. Đối tượng bản đồ này là kết quả thu được bằng cách áp dụng chức năng được chỉ định cho mọi mục có trong ITEBLEBLE.

Định nghĩa chức năng - Yêu cầu_answer = MAP (chức năng, có thể điều chỉnh được) required_answer = map(function, iterable)

Hàm bản đồ () có hai đối số:

• Đối số đầu tiên là một hàm sẽ được áp dụng cho mỗi và mọi yếu tố có trong điều kiện có thể.
• Đối số thứ hai là bản thân điều đó mà chức năng sẽ được ánh xạ.

2. itertools

Python có một thư viện tiêu chuẩn tuyệt vời có tên Itertools cung cấp một số chức năng giúp viết mã sạch, nhanh và tiết kiệm bộ nhớ do đánh giá lười biếng. Đây là một mô -đun Python thực hiện các khối xây dựng iterator khác nhau và cùng nhau chúng tạo thành đại số iterator, điều này có thể xây dựng các công cụ một cách hiệu quả bằng ngôn ngữ Python. Các chức năng trong itertools hoạt động trên các trình lặp lại, từ đó trả về các trình lặp phức tạp hơn. Một số ví dụ về các hàm có trong itertools là: Count (), chu kỳ (), lặp lại (), tích lũy (), sản phẩm (), hoán vị (), kết hợp (), v.v. Kết quả được tạo ra nhanh hơn rất nhiều so với kết quả đạt được khi sử dụng mã thông thường.

3. Hàm Lambda

Các hàm Python sườn Lambda là các hàm ẩn danh nhỏ vì chúng không có tên và được chứa trong một dòng mã duy nhất. Từ khóa ‘def, được sử dụng để xác định các chức năng trong Python nhưng các hàm Lambda được xác định khá nhiều bởi từ khóa‘ Lambda. Họ có thể lấy bất kỳ số lượng đối số nào, nhưng số lượng biểu thức chỉ có thể là một. Nó làm cho mã ngắn gọn và dễ đọc cho các hoạt động logic đơn giản và tốt nhất là sử dụng khi bạn chỉ cần sử dụng chức năng một lần.

Định nghĩa chức năng - Yêu cầu_answer = Lambda ..Argument: Biểu thứcrequired_answer = lambda ..arguments : expression

4. Xử lý ngoại lệ

Ngoại lệ là các loại lỗi xảy ra khi chương trình đang được thực thi và thay đổi luồng thông thường của chương trình. Một ví dụ có thể được chia một số cho 0 hoặc tham chiếu một chỉ mục nằm ngoài giới hạn của một điều khác. Do đó, chúng tôi sử dụng thử, ngoại trừ, và cuối cùng để xử lý các ngoại lệ trong Python. Từ khóa thử được sử dụng để bọc một khối mã có khả năng ném lỗi, ngoại trừ được sử dụng để bọc một khối mã sẽ được thực thi khi một ngoại lệ được nêu ra và xử lý lỗi, và cuối cùng cho phép chúng tôi thực thi mã bất kể điều gì. & nbsp;

5. Trang trí

Các nhà trang trí là một phần của metaproming Python, được sử dụng để thêm chức năng bổ sung vào mã hiện có mà không thay đổi cấu trúc ban đầu tại thời điểm biên dịch. Nó giống như một chức năng thông thường trong Python có thể được gọi và trả về một người có thể gọi được. Nó có trong một chức năng, sửa đổi nó bằng cách thêm chức năng, sau đó trả về nó. Bạn muốn bắt đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và trở thành một bậc thầy trong đó? Vì vậy, hãy sẵn sàng và tìm hiểu các khía cạnh khác nhau bắt đầu từ những điều cơ bản của Python với phân tích dữ liệu của GeekSforGeek với Python-khóa học tự phát hành đặc biệt bởi Sandeep Jain.Geeksforgeeks Data Analysis with Python – Self-Paced course specially curated by Sandeep Jain.

6. Bộ sưu tập

Các bộ sưu tập trong Python là mục đích chung các thùng chứa sẵn có như bộ, bộ dữ liệu, từ điển và danh sách. Bộ sưu tập Python là một mô -đun thực hiện các kiểu dữ liệu container chuyên dụng. Các bộ sưu tập bao gồm cataltuple () là một hàm để tạo các lớp con có tên có tên, đặt hàng là một lớp con dict được sử dụng để tạo một chế độ xem đơn của nhiều ánh xạ, vv & nbsp;

7. Máy phát điện

Máy phát điện trong Python là một loại hàm đặc biệt thay vì trả về một giá trị duy nhất, trả về một đối tượng iterator là một chuỗi các giá trị. Đó là một tiện ích để tạo chức năng Iterator của riêng bạn. Năng suất từ ​​khóa được sử dụng trong hàm máy phát thay vì từ khóa trả về để tạm dừng việc thực thi nó. Sự khác biệt giữa năng suất và lợi nhuận là trả về chấm dứt hàm nhưng năng suất chỉ tạm dừng việc thực thi hàm và trả về giá trị so với nó mỗi lần. & NBSP;

8. Phương pháp ma thuật

Còn được gọi là phương pháp Dunder (hoặc Double Undercore), các phương thức ma thuật là các loại chức năng đặc biệt được gọi nội bộ. Họ bắt đầu và kết thúc với các dấu gạch dưới gấp đôi. Một số ví dụ bao gồm __add __ (), __abs __ (), __round __ (), __floor __ (), __str __ (), __trunc __ (), __lshift __ () được gọi trong nội bộ bởi các phương pháp hoặc hành động khác. Bạn có thể trực tiếp sử dụng các chức năng này vì nó sẽ giảm thời gian chạy của mã do thực tế là bây giờ do sử dụng trực tiếp, chúng tôi sẽ giảm một cuộc gọi chức năng mỗi lần.number + 5 is the same as number.__add__(5) and this is internally called by other methods or actions. You can directly use these functions as it will decrease the run time of your code due to the fact that now due to direct use, we will be reducing a function call each time.

9. Chủ đề

Một luồng là đơn vị hoặc quy trình nhỏ nhất có thể được lên lịch bởi một hệ điều hành. Python chứa lớp chủ đề hỗ trợ trong lập trình đa luồng. MultiThreading chủ yếu được sử dụng để tăng tốc độ tính toán đến một mức độ lớn vì bây giờ nhiều hơn một luồng sẽ thực hiện các tác vụ. Để thực hiện luồng trong Python, bạn sẽ cần sử dụng mô -đun luồng (vì mô -đun luồng được không dùng nữa). & NBSP;

10. Biểu thức chính quy

Các biểu thức thông thường Python hoặc regex là các biểu thức chứa các ký tự cụ thể là các mẫu được khớp. Nó được sử dụng để kiểm tra xem một chuỗi hoặc một tập hợp các chuỗi chứa một mẫu cụ thể. Nó cực kỳ mạnh mẽ, thanh lịch và súc tích cùng với việc nhanh chóng. Để sử dụng các biểu thức thông thường của Python, bạn cần nhập mô -đun RE có chứa các chức năng giúp khớp mẫu như findall (), search (), split (), v.v.

Đây là những khái niệm Python tiên tiến hàng đầu mà bạn phải biết là một nhà phát triển Python có kinh nghiệm. Những điều này sẽ không chỉ khiến bạn trở thành một lập trình viên và nhà phát triển giỏi mà còn cải thiện khả năng đọc mã và làm cho nó nhanh hơn.

Khái niệm Python tiên tiến là gì?

Các khái niệm trong lập trình Python là gì?

Làm thế nào để bạn trở nên tiên tiến trong Python?

Chúng ta có thể học được gì từ Python tiên tiến?