การเรียนรู้ Python: จากศูนย์ถึงฮีโร่

ก่อนอื่น Python คืออะไร? ตามที่ผู้สร้าง Guido van Rossum กล่าวว่า Python คือ:

“ ภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงและปรัชญาการออกแบบหลักคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับความสามารถในการอ่านโค้ดและไวยากรณ์ที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถแสดงแนวคิดในโค้ดไม่กี่บรรทัด

สำหรับฉันเหตุผลแรกที่ต้องเรียนรู้ Python คืออันที่จริงแล้วมันเป็นสิ่งที่สวยงามภาษาโปรแกรม มันเป็นเรื่องธรรมดามากที่จะเขียนโค้ดและแสดงความคิดของฉัน

อีกเหตุผลหนึ่งก็คือเราสามารถใช้การเข้ารหัสใน Python ได้หลายวิธี: วิทยาศาสตร์ข้อมูลการพัฒนาเว็บและการเรียนรู้ของเครื่องล้วนมีความโดดเด่นที่นี่ Quora, Pinterest และ Spotify ล้วนใช้ Python สำหรับการพัฒนาเว็บแบ็กเอนด์ ดังนั้นเรามาเรียนรู้กันสักหน่อย

พื้นฐาน

1. ตัวแปร

คุณสามารถคิดว่าตัวแปรเป็นคำที่เก็บค่า ง่ายๆแค่นั้นเอง

ใน Python มันง่ายมากที่จะกำหนดตัวแปรและตั้งค่าให้มัน สมมติว่าคุณต้องการเก็บหมายเลข 1 ไว้ในตัวแปรที่เรียกว่า“ one” มาทำกัน:

one = 1

มันง่ายแค่ไหน? คุณเพิ่งกำหนดค่า 1 ให้กับตัวแปร“ one”

two = 2 some_number = 10000

และคุณสามารถกำหนดค่าอื่น ๆให้กับตัวแปรอื่น ๆ ที่คุณต้องการได้ ในขณะที่คุณเห็นในตารางข้างต้นตัวแปร“ สอง ” ร้านค้าเลขที่2และ“ some_number ” ร้านค้า10,000

นอกจากจำนวนเต็มแล้วเรายังสามารถใช้บูลีน (True / False) สตริงลอยและประเภทข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมาย

# booleans true_boolean = True false_boolean = False # string my_name = "Leandro Tk" # float book_price = 15.80

2. Control Flow: คำสั่งเงื่อนไข

If ” ใช้นิพจน์เพื่อประเมินว่าข้อความนั้นเป็นจริงหรือเท็จ หากเป็นจริงจะเรียกใช้สิ่งที่อยู่ในคำสั่ง“ if” ตัวอย่างเช่น:

if True: print("Hello Python If") if 2 > 1: print("2 is greater than 1")

2มีค่ามากกว่า1ดังนั้นโค้ด " พิมพ์ " จึงถูกเรียกใช้งาน

“การอื่นคำสั่ง” จะถูกดำเนินการถ้า“ ถ้า ” การแสดงออกเป็นเท็จ

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") else: print("1 is not greater than 2")

1ไม่เกิน2ดังนั้นโค้ดภายในคำสั่ง“ else ” จะถูกเรียกใช้งาน

คุณยังสามารถใช้คำสั่ง " elif ":

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") elif 2 > 1: print("1 is not greater than 2") else: print("1 is equal to 2")

3. การวนซ้ำ / ตัวทำซ้ำ

ใน Python เราสามารถทำซ้ำในรูปแบบต่างๆ ฉันจะพูดถึงสอง: ในขณะที่และสำหรับ .

ในขณะที่วนรอบ: ในขณะที่คำสั่งเป็นจริงรหัสภายในบล็อกจะถูกดำเนินการ ดังนั้นรหัสนี้จะพิมพ์ตัวเลขจาก1ที่จะ10

num = 1 while num <= 10: print(num) num += 1

ขณะที่วงต้องการ“ ห่วงสภาพ "ถ้ายังคงเป็น True มันจะยังคงทำซ้ำ ในตัวอย่างนี้เมื่อnumเป็นสภาพ loopเท่ากับ11False

รหัสพื้นฐานอื่น ๆ เพื่อทำความเข้าใจให้ดีขึ้น:

loop_condition = True while loop_condition: print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition)) loop_condition = False

สภาพ loopเป็นTrueดังนั้นจึงช่วยให้ iterating - Falseจนกว่าเราจะตั้งค่าให้

สำหรับการวนรอบ : คุณใช้ตัวแปร“ num ” กับบล็อกและคำสั่ง“ for ” จะวนซ้ำให้คุณ รหัสนี้จะพิมพ์เดียวกับในขณะที่รหัสจากคุณ: 1ที่จะ10

for i in range(1, 11): print(i)

ดู? มันง่ายมาก ช่วงเริ่มต้นด้วย1และไปจนถึง11องค์ประกอบ th ( 10คือ10องค์ประกอบ th)

รายการ: คอลเลกชัน | อาร์เรย์ | โครงสร้างข้อมูล

สมมติว่าคุณต้องการเก็บจำนวนเต็ม 1 ไว้ในตัวแปร แต่ตอนนี้คุณต้องการเก็บ 2 และ 3, 4, 5 ...

ฉันมีวิธีอื่นในการจัดเก็บจำนวนเต็มทั้งหมดที่ฉันต้องการ แต่ไม่ใช่ในหลายล้านตัวแปรหรือไม่? คุณเดาถูก - มีวิธีอื่นในการจัดเก็บ

Listคือคอลเล็กชันที่สามารถใช้เพื่อจัดเก็บรายการค่าต่างๆ (เช่นจำนวนเต็มเหล่านี้ที่คุณต้องการ) มาใช้กันเถอะ:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

มันง่ายมาก เราได้สร้างอาร์เรย์และเก็บไว้บนmy_integer

แต่คุณอาจจะถามว่า:“ ฉันจะรับค่าจากอาร์เรย์นี้ได้อย่างไร”

คำถามที่ดี Listมีแนวคิดที่เรียกว่าดัชนี องค์ประกอบแรกได้รับดัชนี 0 (ศูนย์) ที่สองได้ 1 และอื่น ๆ คุณจะได้รับความคิด

เพื่อให้ชัดเจนขึ้นเราสามารถแสดงอาร์เรย์และแต่ละองค์ประกอบด้วยดัชนี ฉันวาดมันได้:

การใช้ไวยากรณ์ Python มันง่ายที่จะเข้าใจ:

my_integers = [5, 7, 1, 3, 4] print(my_integers[0]) # 5 print(my_integers[1]) # 7 print(my_integers[4]) # 4

ลองนึกภาพว่าคุณไม่ต้องการเก็บจำนวนเต็ม คุณแค่ต้องการจัดเก็บสตริงเช่นรายชื่อญาติของคุณ ของฉันจะมีลักษณะดังนี้:

relatives_names = [ "Toshiaki", "Juliana", "Yuji", "Bruno", "Kaio" ] print(relatives_names[4]) # Kaio

มันทำงานในลักษณะเดียวกับจำนวนเต็ม ดี.

We just learned how Lists indices work. But I still need to show you how we can add an element to the List data structure (an item to a list).

The most common method to add a new value to a List is append. Let’s see how it works:

bookshelf = [] bookshelf.append("The Effective Engineer") bookshelf.append("The 4 Hour Work Week") print(bookshelf[0]) # The Effective Engineer print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week

append is super simple. You just need to apply the element (eg. “The Effective Engineer”) as the append parameter.

Well, enough about Lists. Let’s talk about another data structure.

Dictionary: Key-Value Data Structure

Now we know that Lists are indexed with integer numbers. But what if we don’t want to use integer numbers as indices? Some data structures that we can use are numeric, string, or other types of indices.

Let’s learn about the Dictionary data structure. Dictionary is a collection of key-value pairs. Here’s what it looks like:

dictionary_example = { "key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3" }

The key is the index pointing to thevalue. How do we access the Dictionaryvalue? You guessed it — using the key. Let’s try it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

I created a Dictionary about me. My name, nickname, and nationality. Those attributes are the Dictionarykeys.

As we learned how to access the List using index, we also use indices (keys in the Dictionary context) to access the value stored in the Dictionary.

In the example, I printed a phrase about me using all the values stored in the Dictionary. Pretty simple, right?

Another cool thing about Dictionary is that we can use anything as the value. In the DictionaryI created, I want to add the key “age” and my real integer age in it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

Here we have a key (age) value (24) pair using string as the key and integer as the value.

As we did with Lists, let’s learn how to add elements to a Dictionary. The keypointing to avalue is a big part of what Dictionary is. This is also true when we are talking about adding elements to it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } dictionary_tk['age'] = 24 print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'} 

We just need to assign a value to a Dictionarykey. Nothing complicated here, right?

Iteration: Looping Through Data Structures

As we learned in the Python Basics, the List iteration is very simple. We Pythondevelopers commonly use For looping. Let’s do it:

bookshelf = [ "The Effective Engineer", "The 4-hour Workweek", "Zero to One", "Lean Startup", "Hooked" ] for book in bookshelf: print(book)

So for each book in the bookshelf, we (can do everything with it) print it. Pretty simple and intuitive. That’s Python.

For a hash data structure, we can also use the for loop, but we apply the key :

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key in dictionary: print("%s --> %s" %(key, dictionary[key])) # some_key --> some_value

This is an example how to use it. For each key in the dictionary , we print the key and its corresponding value.

Another way to do it is to use the iteritems method.

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key, value in dictionary.items(): print("%s --> %s" %(key, value)) # some_key --> some_value

We did name the two parameters as key and value, but it is not necessary. We can name them anything. Let’s see it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } for attribute, value in dictionary_tk.items(): print("My %s is %s" %(attribute, value)) # My name is Leandro # My nickname is Tk # My nationality is Brazilian # My age is 24

We can see we used attribute as a parameter for the Dictionarykey, and it works properly. Great!

Classes & Objects

A little bit of theory:

Objects are a representation of real world objects like cars, dogs, or bikes. The objects share two main characteristics: data and behavior.

Cars have data, like number of wheels, number of doors, and seating capacity They also exhibit behavior: they can accelerate, stop, show how much fuel is left, and so many other things.

We identify data as attributes and behavior as methods in object-oriented programming. Again:

Data → Attributes and Behavior → Methods

And a Class is the blueprint from which individual objects are created. In the real world, we often find many objects with the same type. Like cars. All the same make and model (and all have an engine, wheels, doors, and so on). Each car was built from the same set of blueprints and has the same components.

Python Object-Oriented Programming mode: ON

Python, as an Object-Oriented programming language, has these concepts: class and object.

A class is a blueprint, a model for its objects.

So again, a class it is just a model, or a way to define attributes and behavior (as we talked about in the theory section). As an example, a vehicle class has its own attributes that define what objects are vehicles. The number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity are all attributes of a vehicle.

With this in mind, let’s look at Python syntax for classes:

class Vehicle: pass

We define classes with a class statement — and that’s it. Easy, isn’t it?

Objects are instances of a class. We create an instance by naming the class.

car = Vehicle() print(car) # 

Here car is an object (or instance) of the classVehicle.

Remember that our vehicle class has four attributes: number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity. We set all these attributes when creating a vehicle object. So here, we define our class to receive data when it initiates it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity

We use the initmethod. We call it a constructor method. So when we create the vehicle object, we can define these attributes. Imagine that we love the Tesla Model S, and we want to create this kind of object. It has four wheels, runs on electric energy, has space for five seats, and the maximum velocity is 250km/hour (155 mph). Let’s create this object:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)

Four wheels + electric “tank type” + five seats + 250km/hour maximum speed.

All attributes are set. But how can we access these attributes’ values? We send a message to the object asking about them. We call it a method. It’s the object’s behavior. Let’s implement it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def number_of_wheels(self): return self.number_of_wheels def set_number_of_wheels(self, number): self.number_of_wheels = number

This is an implementation of two methods: number_of_wheels and set_number_of_wheels. We call it getter & setter. Because the first gets the attribute value, and the second sets a new value for the attribute.

In Python, we can do that using @property (decorators) to define getters and setters. Let’s see it with code:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity @property def number_of_wheels(self): return self.__number_of_wheels @number_of_wheels.setter def number_of_wheels(self, number): self.__number_of_wheels = number

And we can use these methods as attributes:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4 tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2 print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2

This is slightly different than defining methods. The methods work as attributes. For example, when we set the new number of wheels, we don’t apply two as a parameter, but set the value 2 to number_of_wheels. This is one way to write pythonicgetter and setter code.

But we can also use methods for other things, like the “make_noise” method. Let’s see it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def make_noise(self): print('VRUUUUUUUM')

เมื่อเราเรียกเมธอดนี้มันจะส่งกลับสตริง VRRRRUUUUM

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM

การห่อหุ้ม: การซ่อนข้อมูล

การห่อหุ้มเป็นกลไกที่ จำกัด การเข้าถึงข้อมูลและวิธีการของวัตถุโดยตรง แต่ในขณะเดียวกันก็อำนวยความสะดวกในการดำเนินการกับข้อมูลนั้น (วิธีการของวัตถุ)

“ Encapsulation สามารถใช้เพื่อซ่อนสมาชิกข้อมูลและฟังก์ชันของสมาชิก ภายใต้คำจำกัดความนี้การห่อหุ้มหมายความว่าการเป็นตัวแทนภายในของวัตถุโดยทั่วไปจะถูกซ่อนจากมุมมองที่อยู่ภายนอกคำจำกัดความของวัตถุ” - วิกิพีเดีย

การเป็นตัวแทนภายในของวัตถุทั้งหมดถูกซ่อนจากภายนอก มีเพียงออบเจ็กต์เท่านั้นที่สามารถโต้ตอบกับข้อมูลภายในได้

อันดับแรกเราต้องเข้าใจวิธีการpublicและnon-publicอินสแตนซ์ตัวแปรและวิธีการทำงาน

ตัวแปรอินสแตนซ์สาธารณะ

For a Python class, we can initialize a public instance variable within our constructor method. Let’s see this:

Within the constructor method:

class Person: def __init__(self, first_name): self.first_name = first_name

Here we apply the first_name value as an argument to the public instance variable.

tk = Person('TK') print(tk.first_name) # => TK

Within the class:

class Person: first_name = 'TK'

Here, we do not need to apply the first_name as an argument, and all instance objects will have a class attribute initialized with TK.

tk = Person() print(tk.first_name) # => TK

Cool. We have now learned that we can use public instance variables and class attributes. Another interesting thing about the public part is that we can manage the variable value. What do I mean by that? Our object can manage its variable value: Get and Set variable values.

Keeping the Person class in mind, we want to set another value to its first_name variable:

tk = Person('TK') tk.first_name = 'Kaio' print(tk.first_name) # => Kaio

เราจะไปที่นั่น. เราเพียงแค่ตั้งค่าอื่น ( kaio) ให้กับfirst_nameตัวแปรอินสแตนซ์และอัปเดตค่า ง่ายๆแค่นั้นเอง เนื่องจากเป็นpublicตัวแปรเราจึงทำได้

ตัวแปรอินสแตนซ์ที่ไม่ใช่สาธารณะ

เราไม่ใช้คำว่า "ส่วนตัว" ที่นี่เนื่องจากไม่มีแอตทริบิวต์ใดเป็นส่วนตัวใน Python (โดยทั่วไปไม่จำเป็นต้องทำงานเป็นจำนวนมาก) - PEP 8

ในฐานะที่เป็นpublic instance variableเราสามารถกำหนดnon-public instance variableทั้งภายในเมธอดตัวสร้างหรือภายในคลาส ความแตกต่างของไวยากรณ์คือ: for non-public instance variables, use an underscore ( _) before the variablename.

ตัวแปรอินสแตนซ์ "ส่วนตัว" ที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ยกเว้นจากภายในอ็อบเจ็กต์ไม่มีอยู่ใน Python อย่างไรก็ตามมีรูปแบบที่ตามมาด้วยรหัส Python ส่วนใหญ่: ชื่อที่นำหน้าด้วยขีดล่าง (เช่น_spam) ควรถือว่าเป็นส่วนที่ไม่ใช่สาธารณะของ API (ไม่ว่าจะเป็นฟังก์ชันวิธีการหรือสมาชิกข้อมูล)” - มูลนิธิซอฟต์แวร์ Python

นี่คือตัวอย่าง:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email

คุณเห็นemailตัวแปรหรือไม่ นี่คือวิธีที่เรากำหนด a non-public variable:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk._email) # [email protected]
เราสามารถเข้าถึงและอัปเดตได้ Non-public variablesเป็นเพียงอนุสัญญาและควรถือว่าเป็นส่วนที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะของ API

ดังนั้นเราจึงใช้วิธีที่ทำให้เราสามารถทำได้ภายในนิยามคลาสของเรา ลองใช้สองวิธี ( emailและupdate_email) เพื่อทำความเข้าใจ:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email def update_email(self, new_email): self._email = new_email def email(self): return self._email

ตอนนี้เราสามารถอัปเดตและเข้าถึงได้non-public variablesโดยใช้วิธีการเหล่านั้น มาดูกัน:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected] # tk._email = '[email protected]' -- treat as a non-public part of the class API print(tk.email()) # => [email protected] tk.update_email('[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected]
  1. We initiated a new object with first_name TK and email [email protected]
  2. Printed the email by accessing the non-public variable with a method
  3. Tried to set a new email out of our class
  4. We need to treat non-public variable as non-public part of the API
  5. Updated the non-public variable with our instance method
  6. Success! We can update it inside our class with the helper method

Public Method

With public methods, we can also use them out of our class:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._age

Let’s test it:

tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Great — we can use it without any problem.

Non-public Method

But with non-public methods we aren’t able to do it. Let’s implement the same Person class, but now with a show_agenon-public method using an underscore (_).

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def _show_age(self): return self._age

And now, we’ll try to call this non-public method with our object:

tk = Person('TK', 25) print(tk._show_age()) # => 25
เราสามารถเข้าถึงและอัปเดตได้ Non-public methodsเป็นเพียงอนุสัญญาและควรถือว่าเป็นส่วนที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะของ API

นี่คือตัวอย่างวิธีการใช้งาน:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._get_age() def _get_age(self): return self._age tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

ที่นี่เรามี a _get_agenon-public methodและshow_agepublic method. show_ageสามารถใช้โดยวัตถุของเรา (ออกจากชั้นเรียนของเรา) และ_get_ageใช้เฉพาะภายในกำหนดระดับของเรา (ภายในshow_ageวิธีการ) แต่อีกครั้ง: เป็นเรื่องของการประชุม

สรุปการห่อหุ้ม

ด้วยการห่อหุ้มเราสามารถมั่นใจได้ว่าการแสดงภายในของวัตถุนั้นถูกซ่อนจากภายนอก

การถ่ายทอดทางพันธุกรรม: พฤติกรรมและลักษณะ

วัตถุบางอย่างมีบางสิ่งที่เหมือนกัน ได้แก่ พฤติกรรมและลักษณะ

ตัวอย่างเช่นฉันได้รับลักษณะและพฤติกรรมบางอย่างจากพ่อของฉัน ฉันได้รับการถ่ายทอดลักษณะดวงตาและเส้นผมของเขาและความอดทนและการมีส่วนร่วมของเขาเป็นพฤติกรรม

In object-oriented programming, classes can inherit common characteristics (data) and behavior (methods) from another class.

Let’s see another example and implement it in Python.

Imagine a car. Number of wheels, seating capacity and maximum velocity are all attributes of a car. We can say that anElectricCar class inherits these same attributes from the regular Car class.

class Car: def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity

Our Car class implemented:

my_car = Car(4, 5, 250) print(my_car.number_of_wheels) print(my_car.seating_capacity) print(my_car.maximum_velocity)

Once initiated, we can use all instance variables created. Nice.

In Python, we apply a parent class to the child class as a parameter. An ElectricCar class can inherit from our Car class.

class ElectricCar(Car): def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)

Simple as that. We don’t need to implement any other method, because this class already has it (inherited from Car class). Let’s prove it:

my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250) print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4 print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5 print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250

Beautiful.

That’s it!

We learned a lot of things about Python basics:

  • How Python variables work
  • How Python conditional statements work
  • How Python looping (while & for) works
  • How to use Lists: Collection | Array
  • Dictionary Key-Value Collection
  • How we can iterate through these data structures
  • Objects and Classes
  • Attributes as objects’ data
  • Methods as objects’ behavior
  • Using Python getters and setters & property decorator
  • Encapsulation: hiding information
  • Inheritance: behaviors and characteristics

Congrats! You completed this dense piece of content about Python.

If you want a complete Python course, learn more real-world coding skills and build projects, try One Month Python Bootcamp. See you there ☺

For more stories and posts about my journey learning & mastering programming, follow my publication The Renaissance Developer.

Have fun, keep learning, and always keep coding.

My Twitter & Github. ☺