バックエンドエンジニアリングのための Python の概要

Python と Django を使用したバックエンド エンジニアリングの学習シリーズへようこそ。プログラミングを始めたばかりの場合でも、スキルの向上を目指している場合でも、Python は堅牢な基盤を提供します。この入門ガイドでは、Python の基礎を説明し、バックエンド開発におけるより高度なトピックへの準備を整えます。

なぜPythonを学ぶのか?

多用途性

Python は、Web 開発、データ分析、人工知能、科学技術コンピューティングなど、さまざまな分野で使用される多用途言語です。応用範囲が広いため、バックエンド エンジニアにとって貴重なスキルとなります。

学びやすさ

Python はシンプルで英語に似た構文なので、初心者にとって最適です。最小限の労力でコードを作成して理解できるため、複雑な構文を解読するのではなく、問題の解決に集中できます。

コミュニティサポート

Python は大規模で活発なコミュニティを誇っています。これは、開発を簡素化する多数のライブラリ、フレームワーク、ツールにアクセスできることを意味します。さらに、途中で役立つチュートリアル、フォーラム、リソースがたくさんあります。

キャリアの機会

Python 開発者は、さまざまな業界で高い需要があります。 Python を学習すると、バックエンド開発やその他の分野での数多くのキャリアの機会への扉が開かれます。

基本的な構文と構造

インデント

Python ではインデントを使用してコード ブロックを定義し、コードを視覚的にすっきりして読みやすくしています。ブロックを示すために中括弧 {} を使用する他の言語とは異なり、Python は一貫したインデントに依存します。

if condition:
    # This is a code block
    print("Condition is true")

変数

Python では、変数の型を明示的に宣言する必要はありません。 Python は動的に型指定されます。つまり、実行時に変数の型が決定されます。

x = 10
name = "Python"

コメント

コードをわかりやすくするためにコメントは不可欠です。単一行のコメントには # 記号を使用し、複数行のコメントには三重引用符「''」または「"」を使用します。

# This is a single-line comment

"""
This is a
multi-line comment
"""

データ型と構造

基本的なデータ型

Python は、整数、浮動小数点数、文字列、ブール値などのさまざまな基本データ型をサポートします。

num = 5           # Integer
pi = 3.14         # Float
greeting = "Hi"   # String
is_valid = True   # Boolean

コレクション

リスト

リストは順序付けられた変更可能な項目のコレクションです。これらは、一連のデータを保存するのに最適です。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits[0])  # Outputs: apple

タプル

タプルは順序付けられた不変の項目のコレクションです。作成後に要素を変更することはできません。

coordinates = (10.0, 20.0)
print(coordinates[1])  # Outputs: 20.0

辞書

辞書は、キーと値のペアの順序付けされていないコレクションであり、関連データの保存に最適です。

person = {"name": "John", "age": 30}
print(person["name"])  # Outputs: John

セット

セットは、一意の項目の順序付けされていないコレクションであり、個別の要素を格納するのに役立ちます。

unique_numbers = {1, 2, 3, 4}
print(unique_numbers)  # Outputs: {1, 2, 3, 4}

制御フローステートメント

条件文

if、elif、else を使用して、条件に基づいてコードを実行します。

age = 20

if age < 18:
    print("Minor")
elif age >= 18:
    print("Adult")
else:
    print("Invalid age")

ループ
for ループと while ループを使用してシーケンスを反復処理したり、条件が満たされるまでコードを繰り返したりします。

# For loop
for i in range(5):
    print(i)

# While loop
age = 15
while age < 18:
    print("Not an adult yet")
    age += 1

機能

関数は、特定のタスクを実行する再利用可能なコードのブロックです。 def キーワードを使用して定義します。

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))  # Outputs: Hello, Alice!

モジュールとパッケージ

モジュールは、インポートして他のスクリプトで使用できる Python コードを含むファイルです。パッケージはディレクトリ内に編成されたモジュールのコレクションであり、大規模なコードベースを構造化する方法を提供します。

# Importing a module
import math

print(math.sqrt(16))  # Outputs: 4.0

エラー処理

try、excel、finally、else ブロックを使用して例外を処理し、エラーを適切に管理します。

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero")
finally:
    print("This block always executes")

ファイルの処理

open()、read()、write()、close() 関数を使用してファイルの読み取りと書き込みを行います。

# Writing to a file
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, World!")

# Reading from a file
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)  # Outputs: Hello, World!

ライブラリとフレームワーク

Python の広範な標準ライブラリには、システム機能、ファイル I/O などのモジュールが含まれています。人気のあるライブラリには次のものがあります:

• NumPy: 数値計算用
• パンダ: データ操作と分析用
• リクエスト: HTTP リクエストを行うため
• Matplotlib: データ視覚化用 Web 開発では、Django や Flask などのフレームワークが広く使用されています。

# Example using the Requests library
import requests

response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code)  # Outputs: 200

開発ツール

PyCharm、Visual Studio Code、Jupyter Notebook などの IDE とテキスト エディタは、Python 開発によく使用されます。 venv や virtualenv などの仮想環境を使用して、プロジェクトの依存関係用に分離された環境を作成します。

# Creating a virtual environment
python -m venv myenv

# Activating the virtual environment
# Windows
myenv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source myenv/bin/activate

参考文献

Python.org ドキュメント
本物の Python チュートリアル

このシリーズの次のパートでは、Django を紹介し、Python/Django 開発環境をセットアップします。

以上がバックエンドエンジニアリングのための Python の概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。