Articles
Introduktion til Python
Grundlæggende i Python

Grundlæggende i Python

Denne artikel forklarer de grundlæggende begreber i Python.

YouTube Video

Kørsel af "Hello World!" 

1print("Hello World!")

Variabler i Python

I Python er variabler navngivne lagerpladser til at holde og bruge data og information i et program. Variabler kan indeholde forskellige datatyper og omfordeles efter behov. Nedenfor giver vi flere eksempler på kode for at demonstrere den grundlæggende brug af variabler i Python.

 1# 1. Assigning values to variables
 2# Integer type variable
 3age = 25
 4print("Age:", age)  # Output: Age: 25
 5
 6# Floating-point type variable
 7height = 175.5
 8print("Height:", height, "cm")  # Output: Height: 175.5 cm
 9
10# String type variable
11name = "Taro"
12print("Name:", name)  # Output: Name: Taro
13
14# Boolean type variable
15is_student = True
16print("Are you a student?", is_student)  # Output: Are you a student? True
17
18# 2. Assigning values to multiple variables simultaneously
19# You can assign multiple variables at once
20x, y, z = 5, 10, 15
21print("x =", x, ", y =", y, ", z =", z)  # Output: x = 5 , y = 10 , z = 15
22
23# 3. Updating the value of a variable
24# The value of a variable can be updated by reassignment
25age = 26
26print("Updated age:", age)  # Output: Updated age: 26
27
28# 4. Updating multiple variables at once
29# Example of swapping values between variables
30a, b = 1, 2
31a, b = b, a
32print("a =", a, ", b =", b)  # Output: a = 2 , b = 1
33
34# 5. Type conversion
35# Type conversion allows operations between different types
36count = "5"  # String "5"
37count = int(count)  # Convert to integer type
38print("Handling count as an integer:", count * 2)  # Output: Handling count as an integer: 10
39
40# Conversion to floating-point number
41pi_approx = "3.14"
42pi_approx = float(pi_approx)
43print("Approximation of pi:", pi_approx)  # Output: Approximation of pi: 3.14

Som vist kan variabler i Python bruges fleksibelt. Variabler kan bruges uden at specificere deres type og kan omfordeles efter behov. Derudover gør typekonvertering det nemt at skifte mellem forskellige datatyper.

Datatyper i Python

Python har flere grundlæggende datatyper. Nedenfor giver vi forklaringer og eksempler på kode for hver enkelt.

Heltalstype

Heltalstypen bruges til at håndtere hele tal uden decimalpunkt.

1# Example of integer type
2x = 10
3print(x)        # Output: 10
4print(type(x))  # Output: <class 'int'>

Flydetalstype

Flydetalstypen bruges til at håndtere tal med et decimalpunkt.

1# Floating Point Number Example
2y = 3.14
3print(y)        # Output: 3.14
4print(type(y))  # Output: float

Strengtype

Strengtypen repræsenterer en sekvens af tegn. Strenge kan omsluttes af enkelte anførselstegn ' eller dobbelte anførselstegn ".

1# Example of String
2s = "Hello, World!"
3print(s)        # Output: Hello, World!
4print(type(s))  # Output: <class 'str'>

Boolsk type

Den boolske type har to værdier: sand (True) og falsk (False).

1# Example of Boolean
2b = True
3print(b)        # Output: True
4print(type(b))  # Output: <class 'bool'>

Liste type

Liste-typen er en foranderlig sekvens, der kan indeholde flere elementer, og elementerne kan have forskellige datatyper.

1# Example of List
2lst = [1, 2, 3, "four", 5.0]
3print(lst)        # Output: [1, 2, 3, 'four', 5.0]
4print(type(lst))  # Output: <class 'list'>

Tuple type

En tuple er en sekvens, der kan indeholde flere elementer, og dens indhold kan ikke ændres, når den først er oprettet.

1# Example of Tuple
2tup = (1, "two", 3.0)
3print(tup)        # Output: (1, 'two', 3.0)
4print(type(tup))  # Output: <class 'tuple'>

Ordbogstype

Ordbogstypen er en samling, der indeholder nøgle-værdi-par. Nøgler skal være unikke.

1# Example of Dictionary
2dct = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
3print(dct)        # Output: {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
4print(type(dct))  # Output: <class 'dict'>

Sæt type

Sæt-typen er en samling, der indeholder unikke elementer. Dubletter kan ikke inkluderes.

1# Example of Set
2st = {1, 2, 2, 3}
3print(st)        # Output: {1, 2, 3}
4print(type(st))  # Output: <class 'set'>

Disse datatyper er grundlæggende og bruges ofte til at håndtere data i Python. Ved at bruge dem korrekt kan du opfylde forskellige krav i dine programmer.

Python Overblik

Python er et programmeringssprog på højt niveau, udviklet af Guido van Rossum i 1991. Dets designfilosofi lægger vægt på 'enkelhed,' 'klarhed' og 'læsbarhed,' hvilket resulterer i kode, der er intuitiv, nem at skrive og nem at læse. Nedenfor er et overblik over Pythons vigtigste funktioner.

  1. Læsbarhed og enkelhed:

    • Med en klar struktur og udtryk tæt på naturligt sprog er det et sprog, der er let for begyndere at lære.
    • Blokke defineres med indrykning, hvilket automatisk formaterer koden og øger læsbarheden.

  2. Rige biblioteker og rammer:

    • Det har et rigt standardbibliotek, der gør det nemt at udføre mange opgaver.
    • Der findes specialiserede biblioteker og rammer tilgængelige for forskellige områder, såsom numerisk beregning (NumPy), dataanalyse (Pandas), maskinlæring (scikit-learn, TensorFlow) og webudvikling (Django, Flask).

  3. Alsidighed:

    • Python egner sig både som et scriptingssprog og til udvikling af fuldt funktionelle applikationer. Det bruges i forskellige applikationer som webapplikationer, desktopapplikationer, videnskabelig beregning, maskinlæring, dataanalyse og IoT.

  4. Platformsuafhængig:

    • Det er platformsuafhængigt og kan køre på mange operativsystemer, herunder Windows, macOS og Linux.

  5. Open Source og Fællesskab:

    • Python er et open source-projekt støttet af et aktivt fællesskab. På grund af dette tilbydes hyppige opdateringer, udvikling af biblioteker og support.

  6. Dynamisk Typing og Automatisk Hukommelseshåndtering:

    • Dynamisk typing eliminerer behovet for at erklære variabeltyper, hvilket muliggør hurtigere udvikling.
    • Garbage collection udfører automatisk hukommelseshåndtering og gør hukommelseshåndteringen enkel.

Med disse funktioner bruges Python bredt inden for forskellige områder, herunder uddannelse, industri og akademia.

Escape-tegn i Python

I Python bruges escape-tegn til at inkludere specifikke kontroltegn eller tegn med særlig betydning i strenge. Escape-tegn er særlige symboler, der bruges til at tilføje specifik betydning til almindelige strenge. Lad os tage et nærmere kig på escape-tegn i Python.

Grundlæggende om escape-tegn

I Python defineres escape-tegn ved hjælp af en bagstreg (\). Escape-tegn angiver specifik opførsel i en almindelig streng. For eksempel repræsenterer \n et linjeskift, og \t repræsenterer et tabulatorrum.

Du kan definere en streng, der indeholder escape-tegn, som følger:.

1# Example of escape characters
2print("Hello\nWorld")  # A newline is inserted after "Hello"
3
4# Output:
5# Hello
6# World

Liste over de vigtigste escape-tegn

De vigtigste escape-tegn, der bruges i Python, er som følger:.

  • \\: Repræsenterer en bagstreg i sig selv.
  • \': Inkluderer et enkelt anførselstegn i en streng.
  • \": Inkluderer et dobbelt anførselstegn i en streng.
  • \n: Linjeskift
  • \t: Tabulator
  • \r: Vognretur
  • \b: Backspace
  • \f: Formfeed
  • \a: Advarselslyd (klokke)
  • \v: Vertikal tabulator
  • \N{name}: Tegn ved navn i Unicode-databasen
  • \uXXXX: 16-bit Unicode-tegn (angivet med 4 hexadecimale cifre)
  • \UXXXXXXXX: 32-bit Unicode-tegn (angivet med 8 hexadecimale cifre)
  • \xXX: Tegn specificeret i hexadecimal

Eksempler på ofte anvendte escape-tegn

Her er nogle specifikke eksempler på, hvordan man bruger escape-tegn.

Dobbeltanførselstegn og enkeltanførselstegn

For at inkludere dobbeltanførselstegn eller enkeltanførselstegn i en streng skal du bruge escape-tegn.

 1# String containing double quotes
 2quote = "He said, \"Python is amazing!\""
 3print(quote)
 4
 5# String containing single quotes
 6single_quote = 'It\'s a beautiful day!'
 7print(single_quote)
 8
 9# Output:
10# He said, "Python is amazing!"
11# It's a beautiful day!

Nye linjer og tabulatorer

Nye linjer og tabulatorer bruges almindeligvis til at formatere tekst.

 1# Example using newline
 2multiline_text = "First line\nSecond line"
 3print(multiline_text)
 4
 5# Example using tab
 6tabbed_text = "Column1\tColumn2\tColumn3"
 7print(tabbed_text)
 8
 9# Output:
10# First line
11# Second line
12# Column1	Column2	Column3

Unicode escape-tegn

I Python repræsenteres Unicode-tegn ved hjælp af \u eller \U. Dette er særligt nyttigt, når man arbejder med ikke-engelske tegn.

1# Example of Unicode escape
2japanese_text = "\u3053\u3093\u306B\u3061\u306F"  # Hello in Japanese
3print(japanese_text)
4# Output:
5# こんにちは(Hello in Japanese)

Forsigtighed med specielle escape-tegn

Der er nogle få ting, man skal være opmærksom på, når man bruger escape-tegn.

  1. Raw Strings: Hvis du vil vise strenge, der indeholder backslashes som de er, kan du bruge rå strenge. Rå strenge specificeres ved at tilføje et r-præfiks til strengen.
1raw_string = r"C:\Users\name\Documents"
2print(raw_string)
3# Output:
4# C:\Users\name\Documents

I rå strenge tolkes backslash ikke som et escape-tegn og vises som det er.

  1. Brug af Unicode: Når du bruger Unicode escape-tegn, skal du sikre dig, at de specificerede hexadecimale koder er korrekte. Forkerte specifikationer vil resultere i en forkert visning af tegn.

Escape af backslashes

For at inkludere en backslash i en streng skal du bruge dobbelt backslash.

1# Example containing backslash
2path = "C:\\Program Files\\Python"
3print(path)
4# Output:
5# C:\Program Files\Python

Avanceret eksempel: Kompleks strengformatering

Det er også muligt at kombinere escape-tegn for at formatere komplekse strenge.

 1# Example of formatting a message
 2message = "Dear User,\n\n\tThank you for your inquiry.\n\tWe will get back to you shortly.\n\nBest Regards,\nCustomer Support"
 3print(message)
 4# Output:
 5# Dear User,
 6#
 7#     Thank you for your inquiry.
 8#     We will get back to you shortly.
 9#
10#     Best Regards,
11#     Customer Support

Sammendrag

Pythons escape-tegn er et kraftfuldt værktøj til at inkludere specifikke kontroltegn eller specialtegn i strenge. At forstå, hvordan man bruger dem, og anvende dem korrekt efter behov muliggør mere fleksibel strengbehandling.

Python-versioner

Lad os kort gennemgå de vigtigste Python-udgivelser og deres funktioner.

  1. Python 1.0 (1994)
1# Simple code that works in Python 1.0
2def greet(name):
3    print "Hello, " + name  # print was a statement
4
5greet("World")

Den første officielle udgivelse. Pythons grundlæggende syntaks og standardbibliotek blev etableret.

  1. Python 2.0 (2000)
1# List comprehension
2squares = [x * x for x in range(5)]
3print squares
4
5# Unicode string (u"...")
6greet = u"Hello"
7print greet

Vigtige funktioner, såsom listefortolkninger, fuld garbage collection og starten på Unicode-support, blev tilføjet. Python 2 blev brugt i lang tid, men nåede slutningen af sin support i 2020.

  1. Python 3.0 (2008)
1# print is now a function
2print("Hello, world!")
3
4# Unicode text is handled natively
5message = "Hello"
6print(message)

En større opdatering uden bagudkompatibilitet. print blev gjort til en funktion, Unicode blev standardstrengtypen, og heltal blev forenet, hvilket i høj grad forbedrede Pythons konsistens og anvendelighed. Python 3.x-serien er den nuværende hovedversion.

  1. Python 3.5 (2015)
1import asyncio
2
3async def say_hello():
4    await asyncio.sleep(1)
5    print("Hello, async world!")
6
7asyncio.run(say_hello())

Syntaksen async/await blev introduceret, hvilket gør asynkron programmering lettere at skrive.

  1. Python 3.6 (2016)
1name = "Alice"
2age = 30
3print(f"{name} is {age} years old.")  # f-string makes formatting simple

Formaterede strenglitteraler (f-strenge) blev tilføjet, hvilket gør strengformatering mere bekvemt. Derudover blev type hints udvidet.

  1. Python 3.7 (2018)
1from dataclasses import dataclass
2
3@dataclass
4class Person:
5    name: str
6    age: int
7
8p = Person("Bob", 25)
9print(p)

Dataclasses blev introduceret, hvilket gør det lettere at definere strukturlignende klasser. Supporten for async/await blev også forbedret.

  1. Python 3.8 (2019)
1# Assignment inside an expression
2if (n := len("hello")) > 3:
3    print(f"Length is {n}")

Valrosoperatoren (:=) blev tilføjet, hvilket giver mulighed for at bruge tildelingsudtryk. Kun positionelle parametre blev også introduceret, hvilket forbedrer fleksibiliteten i funktionsargumenter.

  1. Python 3.9 (2020)
1a = {"x": 1}
2b = {"y": 2}
3c = a | b  # merge two dicts
4print(c)   # {'x': 1, 'y': 2}

Forbedringer af type hints og tilføjelse af en sammenslutningsoperator (|) for lister og ordbøger blev foretaget. Standardbiblioteket blev også omorganiseret.

  1. Python 3.10 (2021)
 1def handle(value):
 2    match value:
 3        case 1:
 4            return "One"
 5        case 2:
 6            return "Two"
 7        case _:
 8            return "Other"
 9
10print(handle(2))

Mønster-matching blev tilføjet, hvilket giver mulighed for mere kraftfulde betingede udsagn. Fejlmeddelelser blev forbedret, og typesystemet blev yderligere styrket.

  1. Python 3.11 (2022)
1# Improved performance (up to 25% faster in general)
2# More informative error messages
3try:
4    eval("1/0")
5except ZeroDivisionError as e:
6    print(f"Caught an error: {e}")
**Betydelige ydelsesforbedringer** blev foretaget, hvilket resulterer i hurtigere udførelse sammenlignet med tidligere versioner. Derudover blev forbedringer af undtagelseshåndtering og typekontrol foretaget.
  1. Python 3.12 (2023)
 1# Automatically shows exception chains with detailed traceback
 2def f():
 3    raise ValueError("Something went wrong")
 4
 5def g():
 6    try:
 7        f()
 8    except Exception:
 9        raise RuntimeError("Higher level error")  # Automatically chained
10
11try:
12    g()
13except Exception as e:
14    import traceback
15    traceback.print_exception(type(e), e, e.__traceback__)
Fejlmeddelelser er blevet yderligere forbedret, og ydeevnen er blevet forøget. Derudover vises undtagelseskædning automatisk, hvilket muliggør mere detaljeret fejlfinding. Nye syntaksfunktioner og forbedringer af standardbiblioteket er også blevet tilføjet, hvilket forbedrer udviklerens produktivitet.

Python 3.x-serien fortsætter med at udvikle sig, hvor de nyeste versioner forbedrer ydeevnen, typesystemet og tilføjer nye funktioner.

Du kan følge med i ovenstående artikel ved hjælp af Visual Studio Code på vores YouTube-kanal. Husk også at tjekke YouTube-kanalen.

YouTube Video