Pythonチートシート[2022]：すべてのPython開発者にとって必須

コンピュータープログラミング言語をフォロ​​ーしている人なら誰でも、Pythonが驚異的​​なペースで前進していることを知っています。 2019年6月に、 TIOBEは、 「Pythonがこのペースを維持できれば、おそらく3〜4年後にCとJavaに取って代わり、世界で最も人気のあるプログラミング言語になるだろう」と述べています。

2022年に早送りすると、Pythonは現在11.84％の評価で2番目の位置にあり、Cを上回り、開発者の間でNo.1のプログラミング言語としての地位を確立するのに適した位置にあります。

注目に値するのは、Pythonの評価がこの期間の間に大幅に増加したことです。そのため、人気が高まっているため、2020年のTIOBEプログラミング言語賞を受賞しました。

この記事では、Pythonについて深く掘り下げ、包括的なPython構文のチートシートを提供して、Pythonの重要な概念をブラッシュアップできるようにします。 初心者と上級開発者の両方のクイックリファレンスとして機能します。

それでは、始めましょう！

Pythonとは何ですか？

Pythonは、非常に効率的でスケーラブルなアプリケーションを提供できる、強力で習得が容易な、人間に近い言語です。 これはオープンソースの高級言語であり、Web開発のための幅広いオプションを提供します。 その実際のアプリケーションには、人工知能と機械学習、ゲー​​ム開発、科学的および数値的計算、Webスクレイピングなどが含まれます。

Pythonは、データサイエンスと機械学習（ML）で広く使用されています。 2020年には、そのscikit-learn MLライブラリの使用量が11％増加しました。 ただし、ディープラーニングの分野でPyTorch MLフレームワークが見た159％の飛躍と比較すると、それは何もありません。 O'Reilly Data Science Salary Surveyによると、回答者の54％近くが、Pythonがデータサイエンスの頼りになるツールであると述べています。

オランダのプログラマーGuidovanRossumが1990年に立ち上げて以来、Pythonは世界中の開発者の支持を得ており、最も習得しやすいプログラミング言語の1つとしてジュニア開発者の間で支持されています。 Pythonは、コードの可読性を優先するスクリプト言語と呼ばれることがよくあります。 コンパクトで小さなソースファイルを使用する他のプログラミング言語と比較して、空白の使用に重点を置いています。

Pythonの多くの人気製品には、Mozilla、Google、Cisco、NASA、Instagramなどがあります。 言うまでもなく、PythonはMicrosoftのVisualStudioCodeの非常に人気のある拡張機能です。

さて、これ以上面倒なことはせずに、Pythonのチートシートから始めましょう！ 基本から始めましょう。

Pythonの演算子

1.算術演算子

Pythonには7つの数学演算子があります。

S.No

数学演算子

手術

例

1

****

指数

2 ** 2 = 4

2

％

モジュラス/剰余

22％6 = 4

3

//

整数除算

22 // 8 = 2

4

/

分割

22/8 = 2.75

5

*

乗算

4 * 4 = 16

6

–

減算

5 – 1 = 4

7

+

添加

3 + 2 = 5

これらの演算子を使用したPythonプログラムは次のとおりです。

x = 10

y = 5

＃出力：x + y = 15

print（'x + y ='、x + y）

＃出力：x – y = 5

print（'x – y ='、xy）

＃出力：x * y = 50

print（'x * y ='、x * y）

＃出力：x / y = 2

print（'x / y ='、x / y）

＃出力：x // y = 2

print（'x // y ='、x // y）

出力：

x + y = 15

x – y = 5

x * y = 50

x / y = 2

x // y = 32

2.論理演算子

3つの論理演算子があります：and、or、not

1. および：両方のオペランドがtrueの場合にTrueを返します—xおよびy
2. または：オペランドのいずれかがtrueの場合にTrueを返します—xまたはy
3. not ：オペランドがfalseかどうかをチェックし、Trueを返します—xではありません

Pythonで論理演算子がどのように使用されるかを示すプログラムは次のとおりです。

x = True

y = False

print（'xとyの出力は'、xとy）

print（'xまたはyの出力は'、xまたはy）

print（'not xの出力は'、not x）

出力

xとyの出力はFalseです

xまたはyの出力はTrueです

notxの出力はFalseです

3.比較演算子

Pythonには6つの比較演算子があります。

1.等しい：a == b

左側の値が右側の値と等しいかどうかをチェックします。

2.等しくない：a！= b

左側の値が右側の値と等しくない場合はtrueを返します。

3.より大きい：a> b

左側の値が右側の値より大きい場合はtrueを返します。

4.以上：a> = b

左側の値が右側の値と等しいか、それより大きいかをチェックします。

5.未満：a <b

左側の値が右側の値よりも小さい場合、条件は真になります。

6.以下：a <= b

左側の値が右側の値と等しいか、それよりも小さい場合にtrueを返します。

プログラムの例を次に示します。

x = 15

y = 12

z = 15

if（x == z）：

印刷「出力1：xはzに等しい」

そうしないと：

印刷「出力1：xがzと等しくない」

if（x！= y）：

印刷「出力2：xがyと等しくない」

そうしないと：

印刷「出力2：xはyに等しい」

if（x <y）：

「出力3：xはy未満です」と出力します。

そうしないと：

印刷「出力：xはy以上」

if（x> y）：

印刷「出力4：xがyより大きい」

そうしないと：

印刷「出力4：xはyより大きくない」

x = 15;

y = 30;

if（a <= b）：

「出力5：xはy以下です」と出力します。

そうしないと：

「出力5：xがy以上でもない」と出力します。

if（x> = y）：

「出力6：xがy以上である」と出力します。

そうしないと：

印刷「出力6：xはy以上でも等しくない」

上記のプログラムの結果は次のようになります-

出力1：xはzに等しい

出力2：xがyと等しくない

出力3：xはy以上

出力4：xがyより大きい

出力5：xがy以上でもない

出力6：xはy以上でも等しくない

Pythonの制御ステートメント

1.Ifステートメント

Pythonの論理ステートメントは、条件演算子で使用することも、ifステートメントとループを使用して意思決定を行うこともできます。

6つの条件ステートメントがあります：ifステートメント、if-elseステートメント、ネストされたifステートメント、If..elifラダー、ショートハンドifステートメント、ショートハンドif-elseステートメント。 これらのステートメントは、指定されたプログラムが真であるか偽であるかをチェックしました。

2.もし

これらは単純な条件に使用されます。 ifステートメントの短いプログラムは次のとおりです。

10 == 1の場合：

print（ "True！"）

出力：

本当です！

3.ネストされた場合

複雑な操作を実行するために使用されるネストされたifステートメントの短いプログラムを次に示します。

x = 45

x> 30の場合：

print（「結果は30を超えています」）

x> 35の場合：

print（「そして35以上も！」）

出力：

結果は30以上です

そしてまた35以上！

コードのブロックを区切るために使用されるPythonの重要な機能であるインデント（または空白）を使用します。

4.Elifステートメント

elifキーワードを使用すると、「ifステートメント」がFalseの場合に他の条件よりも多くをチェックできます。 elifステートメントの短いプログラムは次のとおりです。

a = 99

b = 99

b> aの場合：

print（ "bはaより大きい"）

elif a == b：

print（「aとbは等しい」）

出力：

aとbは等しい

5.その他のステートメントの場合

elseステートメントで、プログラムに複数の条件を追加できる場合。 このif-elif-elseプログラムを見てください。

5歳未満の場合：

entry_charge = 0

エリフ年齢<20：

entry_charge = 10

それ以外の場合：entry_charge = 20

6.If-Not-ステートメント

Notキーワードを使用すると、反対の意味をチェックして、値がTrueでないかどうかを確認できます。

new_list = [10、20、30、40]

x = 50

xがnew_listにない場合：

print（“'x'はリストに含まれていないため、条件はTrueです！”）

出力：

'x'はリストに含まれていないため、条件はTrueです。

ループ

Pythonには、 ForループとWhileループの2種類のループがあります。

1.Forループ

これは、同じ一連のステートメントをn回実行するために使用されます。 多くの場合、リストとともに使用されます。

＃リストに保存されているすべての数値の合計を見つけるプログラム

＃番号を含むリスト

数字=[6、5、3、18、4、2、15、4、11]

＃合計を格納する変数

合計=0

＃リストで反復を実行する

数値のvalの場合：

合計=合計+値

print（ "結果の合計は"、sum）

出力：

結果の合計は68です

2.whileループ

特定の条件が真であることが判明した場合に、ステートメントを繰り返すために使用されます。 一連のステートメントにも適用できます。 whileループでは、条件が最初にテストされ、次に実行されます。

＃nまでの自然数の合計を計算するプログラム

＃合計= 1 + 2 +3+…+n

＃ユーザーからnの値を取得するには、

n = int（input（ "nの値を入力してください："））

＃n = 5

＃合計とカウンターを初期化する

合計=0

i = 1

i <= nの場合：

合計=合計+i

i = i + 1＃カウンターが更新されます

＃結果の合計を出力します

print（「n個の自然数の合計は」、sum）

出力：

nの値を入力してください：5

n個の自然数の合計は15です

ステートメントを中断して続行する

Pythonでは、実行中のループのフローの変更にBreakとcontinueが使用されます。 プログラマーがテスト式がtrueかfalseかをチェックせずに現在のループを終了したい場合は、breakステートメントとcontinueステートメントを使用します。

breakステートメントは、含まれているループ内で実行されている反復を即座に終了します。 ネストされたループの場合、ブレークが含まれているループは終了します。

以下にbreakステートメントの例を示します。

＃ループ内でのbreakステートメントの使用

「文字」のvalの場合：

val ==“ r”の場合：

壊す

print（val）

print（「プログラムはここで終了します」）

出力：

c

h

a

r

プログラムはここで終了します

continueステートメントは、反復の残りのコードをスキップして、次のコードに進みます。

継続ステートメントのプログラムは次のとおりです。

Trueの場合：

print（'あなたの名前は？'）

名前=input（）

名前の場合！='マリア'：

継続する

print（'こんにちはマリア。パスワードを入力してください。（これはリンゴです。）'）

パスワード=input（）

パスワード=='パイナップル'の場合：

壊す

print（'アクセスが許可されました！'）

パスステートメント

nullステートメントは、Pythonではpassステートメントとして示されます。 コメントとは対照的に、passステートメントはPythonによって無視されません。 ただし、ステートメントを実行しても、操作は行われません（NOP）。

passステートメントの例を次に示します。

」時間は単なるプレースホルダーです

後で追加される機能。」

シーケンス={'t'、'i'、'm'、'e'}

シーケンスのvalの場合：

合格

Pythonの関数

関数は、特定のタスクを実行するように指定されています。 これらは、必要に応じてプログラム全体で再利用できるコードのブロックで構成されています。

Pythonでdefキーワードを使用して、独自の関数を定義できます。 関数の名前と引数を取る括弧が続きます： def name（）：

これがあなたにアイデアを与えるための短いプログラムです：

def name（）：

print（“お元気ですか？”）

name.py

def name（）：

print（“お元気ですか？”）

名前（）

関数のパラメーターを定義する引数を追加することもできます。

defsubtract_numbers（x、y、z）：

a = x – y

b = x – z

c = y – z

print（a、b、c）

減算数（6、5、4）

出力：

1

2

1

関数へのキーワード引数の受け渡し

関数を使用すると、キーワードを引数として渡すこともできます。 これを行うための簡単なPythonコードは次のとおりです。

＃以下のパラメータで関数を定義する

def item_info（アイテム名、価格）：

print（“ itemname：” +アイテム名）

print（“ Price” + str（dollars））

＃パラメータを割り当てて上記の関数を呼び出す

item_info（「青いTシャツ」、25ドル）

＃キーワード引数を使用して関数を呼び出す

item_info（itemname =”ズボン”、price = 95）

出力：

商品名：ブルーTシャツ

価格：25

商品名：ズボン

価格：95

Pythonのコレクション

Pythonには、List、Tuple、Set、Dictionaryの4つのコレクションデータ型があります。

1.リスト

リストは、Pythonの要素のシーケンスを表すデータ型です。 これは、最も一般的に使用されるデータ構造の1つです。 これらは関連データを組み合わせて保持し、異なる値に対して同時に一般的な操作を実行できるようにします。 リストは変更可能なコンテナですが、文字列は変更できません。

リストの例を次に示します。

first_list = [1、2、3]

second_list = [“ a”、“ b”、“ c”]

third_list = [“ 4”、d、“ book”、5]

リストは関数としても使用できます。

master_list = list（（ "10"、 "20"、 "30"））

print（master_list）

2.リストへのアイテムの追加

これは、append（）関数を使用してリストにアイテムを追加するためのプログラムです。

beta_list = [“卵”、ベーコン”、“パン”]

beta_list.append（milk”）

print（beta_list）

index（）関数を使用してリストにアイテムを追加するためのプログラムは次のとおりです。

beta_list = [“卵”、ベーコン”、“パン”]

beta_list.insert（ "2ミル"）

print（beta_list）

リストに対して実行できるアクションは多数あります。 これには、アイテムの追加、アイテムの削除、アイテムの結合、ネストされたリストの作成、並べ替え、スライス、コピーなどが含まれます。

3.リストの連結

Pythonでリストの連結を表示するプログラムは次のとおりです。

>>> [X、Y、Z] + ['A'、'B'、'C']

[X、Y、Z、'A'、'B'、'C']

>>> ['L'、'M'、'N'] * 3

['L'、'M'、'N''L'、'M'、'N''L'、'M'、'N']

>>> list_spam = [1、2、3]

>>> list_spam = list_spam + ['A'、'B'、'C']

>>> list_spam

[1、2、3、'A'、'B'、'C']

4.リスト値の変更

インデックスを使用してリスト値を変更するプログラムは次のとおりです。

>>> list_spam = ['cat'、'dog'、'rat']

>>> list_spam [1] ='gadjlnhs'

>>> list_spam

['猫'、'gadjlnhs'、'ラット']

>>> list_spam [2] = list_spam [1]

>>> list_spam

['猫'、'gadjlnhs'、'gadjlnhs']

リストは、データクリーニングとforループを操作するときに広範囲に使用されます。 さまざまな目的でリストを使用するためのPython構文に関するチートシートは次のとおりです。

辞書

Pythonの辞書は、要素の検索を可能にするものです。 これは、インデックス作成にキーと値を利用する一般的に使用されるデータ構造です。

dict = {'x'：1、'y'：2}

すべてのキーに値があるキーと値のペアがあります。 これは、データサイエンティストにとって非常に価値のあるタイプのデータ構造であり、Webスクレイピングで使用されます。

Pythonで辞書を使用する例を次に示します。

thisdict = {

「ブランド」：「シュコダ」、

「モデル」：「オクタビア」、

「年」：「2017」

}

タプル

1つの変数に複数のアイテムを格納する必要がある場合は、タプルを使用できます。 これらは、順序付けまたは変更できない組み込みのデータ型です。

次に例を示します。

thistuple =（「マンゴー」、「パパイヤ」、「ブルーベリー」）

print（thistuple）

同じ値を2回以上追加することもできます。

thistuple =（「マンゴー」、「パパイヤ」、「パパイヤ」、「ブルーベリー」）

print（thistuple）

セットする

Setは、要素のシーケンスを単一の変数に格納するPythonの別のデータ型コレクションです。 それらはまた、注文されており、変更できません。 セットとタプルの違いは、セットは中括弧を使用して記述されるのに対し、タプルは丸括弧を使用して記述されることです。

もう1つの重要な差別化要因は、セットが重複する要素を受け入れないことです。

this_set =（“ mango”、34、“ papaya”、40、“ blueberry”）

print（this_set）

2つのセットの差を計算する例を次に示します。

X = {5、6、7、8、9}

Y = {8、9、10、11、12}

print（XY）

出力：

{5、6、7}

2つのセットの相互作用を見つけるための例を次に示します。

X = {5、6、7、8、9}

Y = {8、9、10、11、12}

印刷（A＆B）

出力：

{8、9}

セットで使用できるいくつかのメソッドを次に示します。

方法

説明

追加（）

セットに1つ以上の要素を追加するには

クリア（）

要素のセットをクリアするには

コピー（）

コピーを作成するには

違い（）

複数のセットの差を計算し、新しいセットを返します

Difference_update（）

別のセットのすべての要素が現在のセットから削除されます

破棄（）

要素がセットのメンバーである場合、関数はその要素を削除します。 そうでない場合は、何もしません

交差点（）

2つのセットの共通部分を計算し、その結果を新しいセットで返します

isdisjoint（）

2つのセットに共通の要素がない場合、Trueになります

issubset（）

別のものが現在のセットのサブセットである場合、Trueを返します

issuperset（）

このセットに別のセットが含まれている場合はTrueを返します

削除（）

要素がセットに存在する場合、要素は削除されます。 そうでない場合、KeyErrorが発生します

連合（）

セットの和集合を計算し、その結果を新しいセットで返します

Pythonのタイプ

文字列

文字列は、その名前が示すように、文字のシーケンスです。

文字列に関して使用される一般的なメソッドには、lower（）、upper（）、lower（）、replace（）、count（）、capitalize（）、title（）があります。

文字列メソッドは、元の文字列を変更せずに新しい値を返します。 キーボードで入力できるものはすべて文字列です—アルファベット、数字、特殊文字。

Pythonでは、文字列は一重引用符と二重引用符で囲まれ、どちらも文字列の終わりを表します。

Python文字列のチートシートは次のとおりです。

関数

説明

str = str.strip（）

両端からすべての空白の文字列を削除します。

str = str.strip（'chars'）

両端から渡されたすべての文字を削除します。

リスト=str.split（）

任意の数の空白を分割します。

str = str.join（coll_of_strings）

区切り文字として機能する文字列で要素を結合します。

bool = sub_str in str

文字列に部分文字列が含まれているかどうかを確認します。

int = str.find（sub_str）

最初の一致の初期インデックスを返すか、-1を返します。

str = chr（int）

int値をUnicode文字に変換します。

int = ord（str）

Unicode文字をint値に変換するには

正規表現（Regex）

正規表現（RegEx）は、Pythonの検索パターンを指す文字のシーケンスを指します。

Pythonには、RegExで使用されるreというモジュールがあります。 以下の例を確認してください。

再インポート

パターン='*ma..er $'

test_str='マスター'

結果=re.match（pattern、test_str）

結果の場合：

print（「試合は成功しました。」）

そうしないと：

print（「試合は失敗しました。」）

Pythonには、以下にリストされている14のメタ文字があります。

\

jtに続く文字の特別な意味を示します

[]

キャラクタークラス

^

最初と一致します

$

終わりと一致する

。

改行を除くすべての文字が一致します

？

ゼロに一致します。 1つのオカレンスにも一致します

|

ORを表します。 それで区切られたすべての文字が一致します

*

ゼロおよび任意の数のオカレンスに一致します

{}

REに先行する発生数を指す

（）

複数のREを囲むために使用されます

クイックリファレンス用のPythonRegExチートシートは次のとおりです。

str = re.sub（regex、new、text、count = 0）

すべての出現は「new」に置き換えられます。

list = re.findall（regex、text）

すべての出現は文字列に変換されます。

match = re.search（regex、text）

パターンの最初の出現を探すために正規表現を通過します

match = re.match（regex、text）

テキストの先頭のみが検索されます

iter = re.finditer（regex、text）

すべてのオカレンスは一致オブジェクトとして返されます。

正規表現は、多くの時間を節約できるため、データサイエンティストがデータクリーニングによく使用します。

Pythonの戻り値と戻りステートメント

defを使用して関数を定義する場合、 Pythonではreturnステートメントを使用して戻り値を指定できます。 ステートメントには、関数が返すことになっている戻り値とともにreturnキーワードが含まれています。

次に例を示します。

ランダムにインポート

def findAnswer（answerNo）：

answerNo == 10の場合：

戻る'それは正確です'

elif answerNo == 20：

戻る'それは確かではありません'

elif answerNo == 30：

'Successful'を返します

elif answerNo == 40：

戻る'後でもう一度やり直してください'

elif answerNo == 50：

'不成功を返します。 あとでもう一度試してみてください'

elif answerNo == 60：

return'それでも失敗します。 あとでもう一度試してみてください'

elif answerNo == 70：

戻る'答えはノーです'

elif answerNo == 80：

return'返信はあまり良く見えません'

elif answerNo == 90：

戻る'疑わしい'

r = random.randint（1、9）

fortune = findAnswer（r）

印刷（フォーチュン）

Pythonでの例外処理

プログラムの流れを乱したり、プログラムの指示から逸脱したりするイベントや出来事は例外です。 Pythonは、処理できないイベントが発生した場合に例外を発生させます。 それは本質的にエラーを指します：

Pythonでの例外処理を示すプログラムは次のとおりです。

>>> Trueの場合：

… 試す：

…x=int（input（ "数値を入力してください："））

… 壊す

…ValueErrorを除く：

…print（「入力が正しくありません。再試行してください。」

これで、Python構文のチートシートは終わりです。 データサイエンスにおけるPythonのアプリケーションの成長を考えると、この言語が今後数年間業界を支配し続けることは明らかです。 その低い学習曲線と比類のない柔軟性とスケーラビリティにより、今日学習するのに最適なプログラミング言語の1つになっています。

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