完全なPythonチートシート(2022年更新)

公開: 2021-08-10

米国には、 Pythonなどのテクノロジーを専門とするソフトウェア開発者が最も多くいます。 それらの1つになりたい場合は、基本から始めるのが最善です。 学習の旅を始めるために、以下Pythonチートシートをまとめました

目次

Pythonのアプリケーション

主要な汎用プログラミング言語として、Pythonは幅広い業界アプリケーションに使用されています。 一般的な使用例のいくつかを次に示します。

  • Web開発は、Django、Pyramid、Flaskなどのフレームワーク、およびPloneなどのコンテンツ管理システムによって支えられています。
  • SciPy、Pandas、IPythonなどを搭載した科学および数値コンピューティング。
  • Livy、wxWidgets、PySide、GTK+などのツールキットによって有効化されたデスクトップGUI。
  • ビルド、制御、管理、およびテストを含むソフトウェア開発。
  • 初級レベルと上級レベルの両方でのプログラミング関連の教育とトレーニング。
  • ERPおよびeコマースソリューションを含むビジネスアプリケーション。 エンタープライズアプリケーションプラットフォームの例には、OdooやTrytonが含まれます。

技術的なスキルに関しては、Pythonを使用すると、サーバー側の開発と機械学習という2つのコーディングタスクを同時に習得できます。 オープンソースであり、豊富なライブラリを備えており、ユーザーフレンドリーなデータ構造をサポートしています。 さらに、 Pythonのチートシートpdfをオンラインで簡単に見つけて、基本を明確にすることができます。

次のPythonのチートシートでは、データ型、数学演算子、文字列、関数、リスト、およびタプルについて理解します。 また、プログラミング言語の包括的なビューを提供するために、正規表現(Regex)情報も含まれています。

Python入門

最初のステップは、コンピューターにPythonがプリインストールされているかどうかを確認することです。 これは、コマンドライン検索を介して行うことができます。 その後、任意のテキストエディターでコードの記述を開始し、ファイルを.py形式で保存できます。 これで、コマンドラインプロンプトでコードを実行できるようになります。

ただし、このアプローチは、単純な非データサイエンスタスクにのみ適しています。 コードを解釈したい場合は、IDEまたはIDLEに切り替えることをお勧めします。 Pythonとデータサイエンスの初心者の場合、upGradのデータサイエンスオンラインコースは、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。

IDLEはIntegratedDevelopmentandLearningEnvironmentの略です。 すべてのインストールには、関連するキーワードまたは文字列関数を強調表示するPythonIDLEが付属しています。 シェルはデフォルトの操作モードであり、次のタスクを介してさまざまなコードスニペットをテストできます。

  • ステートメントを読む
  • 結果を評価する
  • 画面に結果を印刷する
  • 次のステートメントにループする

Pythonのデータ型

Pythonの値は「オブジェクト」と呼ばれます。 すべてのオブジェクトには特定のデータ型があります。 以下に、最もよく使用されるデータ型と例のリストを示します。

  • 整数:キーワード(int)で表され、-2、-1、0、1、2などの整数が含まれます。
  • 浮動小数点数:(浮動小数点)で示される非整数の小数。 たとえば、-1.5、-1、-0.5、0、0.5、1、1.5
  • 文字列一度定義すると変更できない文字のシーケンス。 たとえば、「こんにちは」、「ねえ」。 通常、基本的なPython文字列を作成するには、一重引用符、二重引用符、または三重引用符が使用されます。 どちらのオプションを選択する場合でも、プログラム全体で一貫性を保つようにしてください。 覚えておくべき他のいくつかの事柄があります:
    • print()関数は、文字列をコンソールウィンドウに出力します。
    • join()またはreplace()を適用してこれらの文字列を変更できますが、元の文字列を書き換えることはできません。
  • リスト:一度に複数の値に対して操作を実行できるように、データをまとめて保持する要素の順序付けられたシーケンス。 各値は「アイテム」と呼ばれ、角括弧内に配置されます。 アイテムは一度保存すると変更できます。 以下の例を検討してください。
    • one_list = [1、2、3、4]
    • two_list = [“ b”、“ c”、“ f”“ g”]
    • three_list = [“ 4”、d、“ car”、7]
  • タプル:リストに似ていますが、保存されている値は変更できません。 次のようにタプルを作成できます。
    • new_tuple =(5、6、7、8)
    • my_tuple [0:5]
    • (2、3、4)
  • 辞書:キーと値のペアを保持するインデックス。 整数、ブール値、または文字列を含めることができます。 たとえば、Buyer 1 = {'username':'john doe、' online':true' friends':150}

次の2つのオプションのいずれかを使用して、辞書を作成できます。

    • my_dict = {}
    • new_dict = dict()

ここで、これらのデータ型の一般的な実用性を見てみましょう。

文字列の連結とレプリケーション

連結には、以下に示すように、「+」演算子とともに2つの文字列を追加することが含まれます。

    • my_string="大好き"
    • other_string="本を読む"
    • final_string = my_string + other_string

特に、連結は同じデータ型に対してのみ可能です。 文字列と整数に「+」を使用しようとすると、Pythonでエラーが発生します。

Replicationコマンドを使用すると、*演算子を使用して文字列を繰り返すことができます。

    • 'Alex' * 4'AlexAlexAlexAlex'
    • print(“ Alex” * 4)

ただし、これは文字列データ型にのみ当てはまります。 *を数値に適用すると、レプリケーターではなく乗数として機能します。

数学演算子

特定の演算子を使用して、数値を使用していくつかの数学演算を適用できます。 参考までに、このリストを調べてみましょう。

  • 指数を返すには、「**」(2 ** 4 = 16)を使用します
  • 数値を乗算するには、単一のアスタリスク記号「*」(2 * 2 = 4)を使用します。
  • 整数除算の商を取得するには、演算子として「//」を使用します(20 // 8 = 2)
  • 残りの部分には、「%」記号を適用します(20%8 = 4)
  • 浮動小数点数には、「/」を適用します(20/8 = 2.5)
  • 減算の場合、「-」は標準の演算子です(6 -2 = 4)
  • 数字を追加するには、「+」を使用します(3 + 3 = 6)

Pythonの関数

関数は、特定のアクションを実行できるコード化された命令のブロックです。 Pythonには、次のような組み込み関数があります。

  • Input():ユーザーに入力を求めるプロンプトを表示します。入力はさらに文字列として保存されます。
  • len():文字列、リスト、タプル、辞書、およびその他のデータ型の長さを検索します。
  • filter():リスト、タプル、ディクショナリなどの反復可能なオブジェクト内のアイテムを除外します。

defキーワードに続けてname()を使用して、独自の関数を定義することもできます ここで、括弧は空のままにするか、関数の目的を指定するためのパラメーターを含めることができます。

リストを使用した操作の実行

list()関数は、Pythonでリストを作成する別の方法を提供します 以下に説明するステートメントは、このオプションを示しています。

  • my_list = list((“ 1”、“ 2”、“ 3”))
  • print(my_list)

append()またはinsert()関数は、リストに新しいアイテムを追加するために使用されます remove()pop()のような関数を使用すると、リストからアイテムを削除できます。 または、 delキーワードを試して、特定のアイテムを削除することもできます。 「+」演算子は2つのリストを結合し、 sort()関数はリスト内のアイテムを整理します。

「Ifステートメント」の操作

Pythonは、数学の基本的な論理条件をサポートしています。

  • 等しい:a == b
  • 等しくない:a!= b
  • 未満:a <b
  • a<=b以下
  • より大きい:a> b
  • a>=b以上

これらの条件をさまざまな方法で活用できます。 ただし、ほとんどの場合、これらは「ifステートメント」で使用してループします。

条件文の目的は、それがTrueかFalseかを確認することです。

5> 1の場合:print(“ That's True!”)

出力:それは本当です!

Pythonのチートシートpdfで、ネストされたIfステートメント、Elifステートメント、If Elseステートメント、およびIf-Notステートメントについて詳しく知ることができます

Pythonクラスの作成

すべての要素は、そのメソッドとプロパティとともに、オブジェクト指向プログラミング言語であることを考えると、Pythonのオブジェクトです。 クラスは、これらのオブジェクトを作成するための青写真です。 クラスはプログラムで明示されますが、オブジェクトはクラスのインスタンスです。 xという名前のプロパティを使用してSampleClassを作成する必要があるとします。 あなたは以下から始めます:

  • クラスSampleClass:
  • z = 4

次のステップでは、SampleClassを使用してオブジェクトを作成します。 これは、 p1 = SampleClass()を使用して行うことができます いくつかの簡単な手順で、オブジェクトに属性とメソッドをさらに割り当てることができます。

Pythonの例外(エラー)

Pythonの使用中にポップアップするいくつかの一般的なエラーのリストを次に示します。

    • KeyError:辞書キーが既存のキーのセットに含まれていない場合。
    • TypeError:操作または関数がオブジェクトタイプに適用できない場合。
    • ValueError:組み込みの操作または関数が正しい型であるが不適切な値の引数を取得した場合。
    • IndexError:添え字が検出できない場合、範囲外です。
  • ZeroDivision:除算演算の2番目の引数がゼロの場合。
  • AttributeError:属性の割り当てが失敗した場合。
  • ImportError:インポートステートメントがモジュール定義の検索で失敗した場合。
  • OSError:システム関連のエラー。

Pythonでこれらのエラーをトラブルシューティングするには、例外処理リソース(try /exceptステートメント)を使用できます。

PythonRegexチートシート

正規表現は、あらゆるプログラミング言語の不可欠な部分です。 特定のテキストパターンを検索して置き換えるのに役立ちます。 つまり、要件に応じて構文とパターンの形成方法を覚えておくことができる文字のセットです。 それでは、Pythonに役立つ正規表現リソースをいくつか見てみましょう。

基本キャラクター

  • ^は、改行の直前の文字列式に一致します
  • $は、文字列で改行が発生する前に、左側の式と一致します
  • xyはxy文字列と一致します。
  • a|bはaまたはb式に一致します。 aが最初に一致した場合、bは未試行のままになります。

数量詞

  • +は、左側の式に1回または複数回一致します。
  • *左の0または複数回の式に一致します。
  • 左側の式を0〜1回一致させます。
  • {p}は、左の式をp回以上一致させます。
  • {p、q}は、p回とq回の間の左側の式に一致します。
  • {p、}は、式を左側のp回またはp回以上一致させます。
  • {、q}は、式の左側をq回一致させます。

モジュール機能

  • re.findall(A、B)は、B文字列内の式Aのすべてのインスタンスのリストを返します。
  • re.search(A、B)は、B文字列の式Aの最初の保険の再一致オブジェクトを返します。
  • re.sub(A、B、C)は、C文字列のAをBに置き換えます。

オンラインで入手できるPythonregexチートシートで、文字クラス、セット、およびグループに関するより多くの正規表現を見つけることができます。

まとめ

このブログでは、Pythonプログラミング言語を使用するための基本的な手順について詳しく説明しました。 IDLEから整数、文字列、リスト、辞書、タプル、数学演算子まで、すべてをカバーしました。 また、関数を定義する方法を学び、さまざまなステートメントとエラーの例について説明しました。 上記のチェックリストが完全なわけではありませんが、Pythonのコツをつかむのに間違いなく役立ちます。 これらの要点を使い終えたら、定期的な練習でスピードと生産性を向上させることができます。

さらに、Pythonのアクティブなサポートコミュニティと高度なオンラインコースは、最新情報を入手するのに役立ちます。 ソフトウェア開発におけるupGradのエグゼクティブPGプログラム、およびテクノロジー、データサイエンス、機械学習に関するその他のプログラムをご覧ください。 このプラットフォームにより、自分のペースで柔軟に学習できるようになります。これは、85か国以上で認められているメリットです。 upGradコースは、世界中で40,000人以上の有給学習者と500,000人の働く専門家のキャリアの軌跡を変えました。 おそらく、上記のPythonのチートシート、探索とスキルアップへの好奇心を刺激するでしょう

Pythonのチートシートは何に役立ちますか?

包括的なチートシートは、Pythonの基本的な概念とユースケースに関する知識を更新することができます。 通常、データ型、関数、クラス、一般的なエラー、Python正規表現(regex)などの詳細が含まれます。

Pythonで最も使用されているデータ型はどれですか?

整数、浮動小数点数、文字列、リスト、タプル、および辞書は、Pythonで最も一般的に使用されるデータ型の一部です。 すべてのタイプには、独自の仕様と実用性があります。 たとえば、文字列およびタプルに格納されているアイテムは、一度定義すると変更できません。 ただし、リストは変更可能です。つまり、アイテムは変更できます。

Pythonトレーニングはどのようにあなたのキャリアを前進させることができますか?

Pythonには、Web開発、科学計算、データサイエンス、ソフトウェア開発など、業界全体でさまざまなアプリケーションがあります。 このプログラミング言語の基本を終えたら、上級コースでスキルアップし、高給の役割に移行することができます。