Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Python: Daripada Pemula kepada Pro (Bahagian 3)

Python: Daripada Pemula kepada Pro (Bahagian 3)

WBOY
WBOYasal
2024-07-19 19:59:11468semak imbas

Fungsi dalam Python

Fungsi ialah blok kod boleh guna semula yang melaksanakan tugas tertentu. Mereka membantu menyusun kod anda, menjadikannya lebih mudah dibaca dan mengurangkan pengulangan. Ambil, sebagai contoh, menulis kod yang boleh menjadi begitu panjang dan sangat sukar dibaca atau mencari perkara yang dilakukan oleh setiap baris, kebanyakannya apabila anda perlu memanggil nilai.

    def greet(name):

Mengapa Menggunakan Fungsi?

Bayangkan anda sedang memasak hidangan yang kompleks. Daripada cuba melakukan semuanya serentak, anda memecahkan proses itu kepada tugas yang lebih kecil: memotong sayur-sayuran, menyediakan sos, memasak hidangan utama, dll. Setiap tugas ini boleh dianggap sebagai fungsi dalam pengaturcaraan.

Masing-masing dimasukkan ke dalam bahagian yang boleh dipanggil apabila kita memerlukannya tanpa perlu menyumbat keseluruhan hidangan dengan semua kod, menjadikan kod kita lebih mudah dibaca dan mengurangkan ralat.

Fungsi membolehkan kami:

  • Atur Kod: Sama seperti menyusun bahan dan langkah dalam resipi, fungsi membantu kami menyusun kod kami ke dalam bahagian yang boleh diurus dan logik.
  • Guna Semula Kod: Jika anda perlu melakukan tugas yang sama beberapa kali, anda boleh mencipta fungsi dan memanggilnya bila-bila masa diperlukan, dan bukannya menulis kod yang sama berulang kali.
  • Ringkaskan Tugasan Komplekss: Masalah besar boleh dipecahkan kepada bahagian yang lebih kecil dan lebih mudah diurus.
  • Tingkatkan Kebolehbacaan: Fungsi yang diberi nama baik menjadikan kod lebih mudah difahami, seperti arahan yang jelas dalam resipi.

Contoh Kehidupan Sebenar:

  • Apl Kalkulator: Setiap operasi (tambah, tolak, darab, bahagi) boleh menjadi fungsi yang berasingan.
  • Siaran Media Sosial: Fungsi boleh mengendalikan penyiaran teks, memuat naik imej atau menambah hashtag.
  • Beli-belah Dalam Talian: Fungsi mungkin mengira jumlah kos, menggunakan diskaun atau memproses pembayaran.

Sekarang, mari lihat cara mencipta dan mentakrifkan Fungsi:

def greet(name):
    """
    This function takes a name and returns a greeting message.
    """
    return f"Hello, {name}! Welcome to Python programming."

Memecahkan perkara ini

  • def memberitahu Python bahawa kita sedang mentakrifkan fungsi.
  • greet ialah nama fungsi (anda boleh menukar nama kepada apa sahaja yang anda mahu!)
  • (Alex) ialah parameter - pemegang tempat untuk data yang akan diterima oleh fungsi

Blok inden ialah badan fungsi - fungsi yang dilakukan.

return specifies what the function gives back when it's done

Menggunakan (Memanggil) Fungsi

# Calling the function
message = greet("Alex")
print(message)


greet("Alex"):
  • Ini ialah kami "memanggil" atau "menggunakan" fungsi tersebut.
  • Kami berkata, "Hei, fungsi bernama 'salam', sila ambil 'Alex' sebagai input."
  • "Alex" ialah hujahnya. Ia seperti memberikan fungsi maklumat khusus untuk digunakan.

Apa yang berlaku di dalam fungsi:

  • Fungsi mengambil "Alex" dan meletakkannya di tempat {name} berada dalam ucapan.
  • Jadi ia mencipta mesej: "Helo, Alex! Selamat datang ke pengaturcaraan Python."

    mesej = ...:

  • Kami menyimpan perkara yang diberikan oleh fungsi itu semula (kembali) dalam pembolehubah yang dipanggil 'mesej'.

  • Jadi sekarang 'mesej' mengandungi teks "Hello, Alex! Selamat datang ke pengaturcaraan Python."

    cetak(mesej):

  • Ini hanya memaparkan kandungan 'mesej' pada skrin.

Python: From Beginners to Pro (Part 3)

"Ini akan menghasilkan: "Helo, Alex! Selamat datang ke pengaturcaraan Python."
Di sini, "Alex" ialah hujah - data sebenar yang kami hantar ke fungsi.

Contoh Lebih Kompleks:
Mari buat fungsi yang mengira jumlah kos item dalam troli beli-belah:

def calculate_total(items, tax_rate):
    subtotal = sum(items)
    tax = subtotal * tax_rate
    total = subtotal + tax
    return total

    # Using the function
    cart = [10.99, 5.50, 8.99]
    tax = 0.08  # 8% tax
    total_cost = calculate_total(cart, tax)
    print(f"Your total including tax is: ${total_cost:.2f}")

Dalam contoh ini, saya meneroka lebih daripada satu hujah di mana saya meletakkan item dan kadar_cukai sebagai argumen dalam fungsi kami dan membuat beberapa parameter yang jelas untuk diikuti oleh fungsi kami.

  • subtotal = sum(item) - manakala subtotal ialah pembolehubah atau pemegang tempat untuk nilai yang dikira, iaitu jumlah (ingat sum ialah perpustakaan dalam Python yang mengembalikan jumlah nilai 'mula' (lalai : 0) ditambah dengan nombor yang boleh diubah) item.

  • cukai = jumlah kecil * kadar_cukai di sini, kami mengambil cukai sebagai pembolehubah baharu, dan dalam pembolehubah itu, kami katakan ambil pembolehubah sebelumnya subjumlah(jumlah(item)) * kadar_cukai, yang merupakan pemegang tempat untuk mana-mana angka yang dimasukkan pengguna.

  • jumlah = jumlah kecil + cukai; ini ialah hasil tambah dua pembolehubah, jumlah kecil dan cukai.

Sebaik sahaja kita memanggil fungsi count_total(cart, tax) , troli akan menjumlahkan semua nilai dalam troli (10.99+5.50+8.99), dan kemudian kita darabkan nilai dengan 0.08 untuk mendapatkan cukai dan kemudian menambahnya bersama-sama untuk mendapatkan jumlah keseluruhan.

Penyata cetakan kami menggunakan rentetan berformat, dan kemudian kami berkata jumlah_kos harus dikurangkan kepada tempat perpuluhan 2f.

Perkara Penting untuk Diperhatikan

  • Function Names: Use clear, descriptive names. calculate_total is better than calc or function1.
  • Parameters: These are the inputs your function expects. In calculate_total, we have two: items and tax_rate.
  • Return Statement: This specifies what the function gives back. Not all functions need to return something, but many do.
  • Indentation: Everything inside the function must be indented. This is how Python knows what's part of the function.
  • Calling the Function: We use the function name followed by parentheses containing the arguments.

Practice Exercise:
Try creating a function that takes a person's name and age, and returns a message like "Hello [name], you will be [age+10] in 10 years." This will help you practice using multiple parameters and doing calculations within a function.

Python Data Structures: Lists, Sets, Tuples, and Dictionaries

Python offers several built-in data structures that allow programmers to organize and manipulate data efficiently. we'll explore four essential data structures: lists, sets, tuples, and dictionaries. Each of these structures has unique characteristics and use cases.

Lists
Lists are the most commonly used data structure in Python. They are ordered, mutable collections that can contain elements of different data types. You can create a list using square brackets:

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

Lists maintain the order of elements, allowing you to access them by their index. For example, fruits[0] would return "apple". This ordering makes lists ideal for situations where the sequence of elements matters, such as maintaining a playlist or a to-do list.

One of the key advantages of lists is their mutability. You can easily add, remove, or modify elements:

fruits.append("date")  # Adds "date" to the end
fruits[1] = "blueberry"  # Replaces "banana" with "blueberry"

Lists also support various operations like slicing, concatenation, and list comprehensions, making them extremely versatile. Use lists when you need an ordered collection that you can modify and when you want to allow duplicate elements.

To learn more about lists, check this guide by Bala Priya C (Lists in Python – A Comprehensive Guide)

Sets
Sets are unordered collections of unique elements. You can create a set using curly braces or the set() function.

unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}

The defining feature of sets is that they only store unique elements. If you try to add a duplicate element, it will be ignored. This makes sets perfect for removing duplicates from a list or for membership testing.

Sets also support mathematical set operations like union, intersection, and difference:

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
print(set1.union(set2))  # {1, 2, 3, 4, 5}

While sets are mutable (you can add or remove elements), they must be immutable. Use sets when you need to ensure uniqueness of elements and don't care about their order.

To learn more about sets, check this guide on w3school

Tuples
Tuples are similar to lists in that they are ordered sequences, but they are immutable – once created, they cannot be modified. You create a tuple using parentheses:

coordinates = (10, 20)

The immutability of tuples makes them useful for representing fixed collections of items, like the x and y coordinates in our example. They're also commonly used to return multiple values from a function.

def get_user_info():
    return ("Alice", 30, "New York")

name, age, city = get_user_info()

Tuples can be used as dictionary keys (unlike lists) because of their immutability. Use tuples when you have a collection of related items that shouldn't change throughout your program's execution.

If you need more insight on tuples, Geeksforgeeks has a very informative guide on it

Dictionaries: Key-Value Pairs
Dictionaries are unordered collections of key-value pairs. They provide a way to associate related information. You create a dictionary using curly braces with key-value pairs:

person = {"name": "Alex", "age": 25, "city": "San Francisco"}

Dictionaries allow fast lookup of values based on their keys. You can access, add, or modify values using their associated keys:

 print(person["name"])  # Prints "Alex"
 person["job"] = "Engineer"  # Adds a new key-value pair

Dictionaries are incredibly useful for representing structured data, similar to JSON. They're also great for counting occurrences of items or creating mappings between related pieces of information.

I love what Simplilearn did with this guide on dictionary; find it here.

Choosing the Right Data Structure

When deciding which data structure to use, consider these factors:

  • Adakah anda perlu menjaga ketenteraman? Jika ya, pertimbangkan senarai atau tupel.
  • Adakah anda perlu mengubah suai koleksi? Jika ya, gunakan senarai atau kamus.
  • Adakah anda perlu memastikan keunikan? Jika ya, gunakan set.
  • Adakah anda perlu mengaitkan nilai dengan kunci? Jika ya, gunakan kamus.
  • Adakah anda memerlukan urutan yang tidak berubah? Jika ya, gunakan tupel.

Memahami struktur data ini dan masa serta cara menggunakannya akan membantu anda menulis kod yang lebih cekap dan boleh dibaca. Apabila anda memperoleh pengalaman, anda akan membangunkan intuisi untuk struktur yang paling sesuai dengan keperluan khusus anda.

Ingat, fleksibiliti Python membolehkan anda menukar antara struktur ini apabila diperlukan. Sebagai contoh, anda boleh menukar senarai kepada set untuk mengalih keluar pendua dan kemudian menukarnya semula kepada senarai jika anda perlu mengekalkan susunan. Kesaling kendalian ini menjadikan struktur data ini lebih berkuasa apabila digunakan secara gabungan.

Bagaimana kita melakukan ini? Ketahui dan siarkan pada sesi ulasan kumpulan pembelajaran Python kami.

Dengan menguasai senarai, set, tupel dan kamus, anda akan mempunyai asas yang kukuh untuk mengendalikan pelbagai tugas manipulasi data dalam Python. Semasa anda maju dalam perjalanan pengaturcaraan anda, anda akan menemui lebih banyak struktur data khusus, tetapi keempat-empat ini akan kekal sebagai alat asas dalam kit alat pengaturcaraan Python anda.

Atas ialah kandungan terperinci Python: Daripada Pemula kepada Pro (Bahagian 3). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn