Dokumentacja Python
Zwięzła dokumentacja Python oparta na przykładach. Przeczytaj o zagadnieniu, zobacz kod i przećwicz go na ścieżce Coddy.
Zacznij ścieżkę Python z przewodnikiemGetting Started
- Co to jest Python?Proste wprowadzenie do Pythona: czym jest, do czego się go używa i dlaczego tak wiele osób wybiera go jako pierwszy język programowania.
- Instalacja PythonaInstalacja Pythona krok po kroku na dowolnym systemie operacyjnym, sprawdzanie wersji i informacja, kiedy tak naprawdę nie trzeba niczego instalować.
- Uruchamianie PythonaTrzy sposoby uruchamiania kodu w Pythonie: interaktywna powłoka, zapisany plik .py uruchamiany z terminala i edytor, z podpowiedziami, kiedy którego używać.
- Składnia PythonaMinimalny zestaw zasad składni, na których zależy Pythonowi: wcięcia, podziały linii, dwukropki i wielkość liter, wyjaśnione bez żargonu.
- KomentarzeJak pisać komentarze w Pythonie: jednoliniowe z #, bloki na wiele linii i docstringi do dokumentowania funkcji i modułów.
Variables & Data
- ZmienneJak działają zmienne w Pythonie: przypisanie, zasady nazewnictwa, ponowne przypisanie i model myślowy, który chroni przed kłopotami.
- Typy danychPrzegląd wbudowanych typów danych w Pythonie: liczby, napisy, wartości logiczne, None, listy, krotki, zbiory i słowniki, z przykładami i wskazówkami, kiedy którego użyć.
- Napisy (stringi)Praca z tekstem w Pythonie: tworzenie napisów, f-stringi, wycinki i codzienne metody, takie jak split, join, replace i strip.
- f-stringiPraktyczny przewodnik po f-stringach w Pythonie: wstawianie zmiennych i wyrażeń, formatowanie liczb i dat oraz kiedy sięgnąć po starsze style formatowania.
- Liczby i boolJak Python obsługuje liczby całkowite, liczby zmiennoprzecinkowe i wartości logiczne: arytmetyka, konwersja i przypadki brzegowe, na których ludzie się potykają.
- Input i printJak działają funkcje print() i input() w Pythonie, a do tego separatory, znaki końca linii i zamiana danych od użytkownika na liczby.
Control Flow
- OperatoryPełny przegląd operatorów w Pythonie: arytmetycznych, porównania, logicznych, przypisania, przynależności i tożsamości, z przykładem dla każdego.
- Operatory and, or, notJak działają operatory and, or i not w Pythonie: tabele prawdy, wartości truthy i falsy, obliczanie skrócone, dlaczego and/or zwracają jeden z operandów, priorytety oraz and/or kontra & i |.
- if / elif / elseJak działają instrukcje if, elif i else w Pythonie, w tym wartości prawdziwe i fałszywe, zagnieżdżone warunki i trójargumentowe wyrażenie if.
- Pętla forJak działa pętla for w Pythonie: iteracja po listach, napisach, zakresach range, słownikach i wszystkim innym, co jest iterowalne, a do tego break, continue i else.
- Pętla whileKiedy wybrać pętlę while zamiast for, jak unikać nieskończonych pętli i jakie wzorce najczęściej pojawiają się w prawdziwym kodzie.
- range()Jak działa range() w Pythonie: start, stop, step, zakresy malejące i dlaczego range jest leniwe, zamiast tworzyć listę.
Collections
- ListyPraktyczny przegląd list w Pythonie, najpopularniejszej kolekcji: tworzenie, indeksowanie, wycinki, append, sortowanie i wzorce, po które sięgasz najczęściej.
- Krotki (tuple)Kiedy sięgać po krotkę zamiast listy: niemodyfikowalność, rozpakowanie, krotki nazwane i sytuacje, do których krotki zostały stworzone.
- Zbiory (set)Kiedy sięgać po zbiór w Pythonie: unikalność, szybkie sprawdzanie przez in i operacje w stylu matematycznym (suma, część wspólna, różnica), które dają zbiorom moc.
- SłownikiSłowniki to w Pythonie struktura klucz-wartość: typ danych, po który będziesz sięgać bez przerwy, gdy tylko opanujesz podstawy.
- List comprehensionList comprehension pozwala zbudować nową listę w jednej czytelnej linii (mapowanie, filtrowanie albo jedno i drugie) zamiast wzorca pętla plus append.
Functions & Structure
- FunkcjeJak definiować i używać funkcji w Pythonie: parametry, wartości zwracane, argumenty domyślne, argumenty nazwane i nawyki nazewnicze, dzięki którym kod pozostaje czytelny.
- *args i **kwargsCo oznaczają *args i **kwargs, kiedy ich używać i jak czysto przekazywać argumenty między funkcjami.
- LambdaCzym jest lambda, do czego się nadaje i w których kilku miejscach naprawdę się opłaca, a także kiedy lepiej sięgnąć po nazwaną funkcję.
- DekoratoryCzym naprawdę są dekoratory w Pythonie, jak napisać własny i jakie wzorce (argumenty, nakładanie, wraps) sprawiają, że warto ich używać.
- Type hintsCzym są adnotacje typów w Pythonie, kiedy pomagają i jaka jest składnia adnotowania zmiennych, sygnatur funkcji, kontenerów i wartości opcjonalnych.
- Moduły i importyJak działa system modułów w Pythonie: pisanie własnych modułów, importowanie z nich i instalowanie zewnętrznych pakietów przez pip.
- pip i pakietyJak instalować, aktualizować i usuwać pakiety Pythona przez pip: PyPI, pliki requirements i unikanie pułapki instalacji globalnej.
- Środowiska wirtualneCzym jest środowisko wirtualne, dlaczego każdy prawdziwy projekt w Pythonie go potrzebuje i jak tworzyć środowiska oraz nimi zarządzać za pomocą wbudowanego modułu venv.
- Strażnik __main__Co naprawdę robi `if __name__ == '__main__'`, dlaczego każdy poważny skrypt w Pythonie w końcu dochodzi do tego wzorca i jak zbudować plik, który jest jednocześnie skryptem i modułem.
Classes & Objects
- KlasyWprowadzenie do klas w Pythonie dla początkujących: definiowanie klas, tworzenie instancji, metoda `__init__`, dziedziczenie i kiedy lepiej użyć dataclasses.
- DziedziczenieJak działa dziedziczenie klas w Pythonie: tworzenie podklasy, wywołanie super().__init__, nadpisywanie i rozszerzanie metod, isinstance i issubclass, wielodziedziczenie i MRO oraz kiedy lepsza jest kompozycja.
Advanced Iteration
- GeneratoryJak generatory w Pythonie leniwie wytwarzają wartości: słowo kluczowe `yield`, wyrażenia generatorowe i kiedy są lepsze od zwykłej listy.
- Menedżery kontekstuCo naprawdę robi instrukcja `with`: automatyczne sprzątanie po plikach, blokadach, połączeniach z bazą danych i wszystkim innym, co trzeba niezawodnie zamknąć.
Working with Real Data
- Obsługa plikówJak czytać i zapisywać pliki w Pythonie: instrukcja with, tryb tekstowy i binarny oraz nowocześniejsze, bezpieczniejsze API oparte na ścieżkach.
- Czy plik istniejeTrzy sposoby, by sprawdzić, czy plik istnieje w Pythonie: os.path.exists i isfile, Path.exists i is_file z pathlib oraz otwarcie pliku w try/except FileNotFoundError.
- JSONJak czytać i zapisywać JSON w Pythonie: loads, dumps, odczyt z plików, ładne formatowanie i przypadki brzegowe, które pojawiają się przy prawdziwych danych.
- Pliki CSVJak czytać i zapisywać pliki CSV w Pythonie: moduł csv, DictReader i DictWriter, obsługa nagłówków, cudzysłowy i kiedy lepiej sięgnąć po pandas.
- Żądania HTTPJak wysyłać żądania HTTP w Pythonie biblioteką requests: GET, POST, parametry zapytania, nagłówki, dane JSON i obsługa błędów.
- datetimePraktyczny przegląd modułu datetime w Pythonie: parsowanie, formatowanie, obliczenia na datach i obsługa stref czasowych bez gubienia się.
- RegexPraktyczne wprowadzenie do modułu re w Pythonie: wyszukiwanie, dopasowywanie, grupy przechwytujące, zamiana i wzorce, po które sięgasz najczęściej.
Errors & Debugging
- WyjątkiJak obsługiwać błędy w Pythonie: try/except/finally, łapanie konkretnych wyjątków, zgłaszanie własnych i kiedy pozwolić błędowi się propagować.
- Błędy i debugowaniePrzegląd błędów Pythona, które spotkasz najczęściej (KeyError, ValueError, ModuleNotFoundError, EOFError), i nawyków debugowania, które pozwalają szybko je naprawić.
