Шпаргалка по python для егэ

Python is a high-level programming language used extensively in data research and software development. With dozens of modules and libraries to choose from, Python’s both a lucrative and easy-to-use language. Ever worked on a Python project and craved a python commands cheat sheet to help you out? You’ve come to the right place. 

Guido Van Rossum developed Python in 1991 when he released Python 0.9.0. Currently, the latest version of Python is Python 3.9.

If you’re a beginner, Python might feel intimidating. But with a little support, we’ll show you that it’s actually a rewarding and simple language. Today, we’ll present a Python cheat sheet, which will help you use Python with ease. By the end, you’ll be a pro at using everything about this programming language, including Python syntax. 

If you have a basic understanding of Python and want an easy reference while developing Python applications, this Python 3 cheat sheet is for you. 

Read on as we walk you through various Python commands or functions, operators, data types, data structures, and much more. 

Let’s get started with our Python basics cheat sheet! 

The Zen of Python

Before we get into our Python syntax cheat sheet, check out this poetic description of Python principles by Tim Peters: 

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Python Basics Cheat Sheet

Click here to download the Python Cheat Sheet PDF.

1. Math Operators

You can perform math operations like addition, subtraction, multiplication, and division using arithmetic operators in Python. You can also access several libraries that can help you with more advanced arithmetic problems. Here’s a quick list of some operators and their functions: 

**

1. Find exponents 

%

2. Find the remainder.

//

3. Perform Integer division.

/

4. Perform Division operations.

*

5. Perform Multiplication operations.

—

6. Perform Subtraction operations.

+

7. Perform Addition operations.

Examples

>>> 3 * 8 + 6 + 0
30
>>> (2 + 3) * 6
30
>>> 5 ** 6
15625

Recommend Python Course

Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python

2. Data Types

A data type is a mechanism to inform the compiler which data (integer, character, float, etc.) should be stored and how much memory to allocate as a result.

Here are Python’s data types:

1. Numbers (float, complex or floating-point)
2. Sequence (strings, list, tuples, etc.)
3. Boolean (True or False)
4. Set 
5. Dictionary 

>>> a = 5.5 # float datatype
>>> a
5.5
>>> a = 5 # int datatype
>>> a
5
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # list datatype
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a = 'hello' # string datatype
>>> a
'hello'
>>> a = {1, 2, 3} # set datatype
>>> a
{1, 2, 3}
>>> a = True # boolean datatype
>>> a
True
>>> a = {1: 2} # dictionary datatype
>>> a
{1: 2}

3. Variables

A variable is a memory area where data is kept in any programming language. This area is usually present inside the RAM at a given address. Variables may hold any value, including numbers, text, and true/false values. As a result, if you wish to use that value at any point in the program, you may simply use the variable that has that value.

It’s worth noting that because Python isn’t a highly typed language, you don’t have to specify the type of variable based on the value it holds. The type of data stored in a variable will be decoded implicitly at run time in Python, and determined by the type of data stored in that variable.

>>> a = 'This is a string variable'
>>> a
'This is a string variable'

>>> a = 5
>>> a
5

A good programming practice is to leave comments for yourself and others, regardless of the programming language. While python is simpler to understand than Java, c++, and other languages, it’s only polite to leave comments to offer clarification on the file’s purpose. 

# This is an inline comment

"""
This is a
multiline comment
"""

5. Printing Output

The print() method sends a message to the screen or another standard output device. The message can be a string or another object, which will be converted to a string before being displayed on the screen.

>>> print('How are you?')
How are you?
>>> x = 10
>>> print('Hello world!', x)
Hello world! 10

6. input()

When the input() function is called, the program execution is halted until the user provides an input.

The input() Function
>>> print('How are you?')
>>> myStatus = input()
>>> print('Nice to meet you, {}'.format(myStatus))
How are you?
Al
Nice to meet you, Al

7. Len() Function

The len() function returns the number of elements in a sequential or a random data structure like list, string, set.

>>> len('Computer')
8

8. Typecasting Functions

Here’s how to convert integers to float or string:

>>> str(14)
'14'
>>> print('He is {} years old'.format(str(14)))
He is 14 years old.
>>> str(-4.89)
'-4.89'

Here’s how to convert float to integer:

>>> int(6.7)
6
>>> int(6.6) + 1
7

Flow Control

1. Comparison Operators

==

Equal to

!=

Not equal to

<

Less than

>

Greater Than

<=

Less than or Equal to

>=

Greater than or Equal to

>>> 71 == 70
False
>>> 40 == 34
False
>>> 'man' == 'man'
True
>>> 'man' == 'Man'
False
>>> 'bat' != 'butterfly'
True
>>> 50 == 50.0
True
>>> 1 == '1'
False

2. Boolean Evaluation

>>> True == True
True
>>> True != False
True
>>> True is True
True
>>> True is not False
True
>>> if a is True:
>>> pass
>>> if a is not False:
>>> pass
>>> if a:
>>> pass
>>> if a is False:
>>> pass
>>> if a is not True:
>>> pass
>>> if not a:
>>> pass

3. Boolean Operators

There are three Boolean operators: and, or, and not.

Here’s the truth table for the “and” operator:

True and True True

True and False False

False and True False

False and False False

Here’s the truth table for the “not” operator

not True False

not False True

Finally, here’s the truth table for “or” operator

True or True True

True or False True

False or True True

False or False False

4. Mixing Boolean and Comparison Operators

>>> (43< 57) and (3 < 9)
True
>>> (14 < 15) and (92< 61)
False
>>> (1 == 3) or (4 == 4)
True

In addition to the comparison operators, you can use several Boolean operators in an expression:

>>> 2 + 2 == 4 and not 2 + 2 == 6 and 2 * 2 == 2 + 2
True

5. If-Else Statements

name = 'Peter'
if name == 'Peter':
 print('Hello, Peter')

Output

Hello, Peter

name = 'Mike'
if name == 'Peter':
 print('Hello, Peter.')
else:
 print('Hello, anonymous')

Output

Hello, anonymous

6. Combining If and Else (elif statement)

name = 'Mike'
age = 5
if name == 'Peter':
 print('Hi, Peter.')
elif age < 10:
 print('Your age is less than 10')
name = 'Mike'
age = 30
if name == 'Peter':
 print('Hello, Peter.')
elif age < 10:
 print('Your age is less than 12')
else:
 print('Your age is more than 10')

Output

Your age is less than 10

Your age is more than 10

7. While Loop Statements

While loop statements are used to run a block of code for a specified number of times:

var = 0
while var < 10:
 print('Hello, world.')
 var = var + 1

Output

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

8. Break Statement

If the execution reaches a break statement, the iteration is stopped and the control exits from the loop.

var = 1
while True:
 print('This block of code is running...')
 if var == 10:
 break
 var += 1
print('Loop exited')

Output

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

Loop exited

9. Continue Statement

The control restarts from the beginning of the loop once the program encounters the continue statement.

var = 0
while var <= 10:
 var += 1
 if var == 5:
 continue
 print('This block of code is running for number... ', var)
print('Loop exited')

Output

This block of code is running for number… 1

This block of code is running for number… 2

This block of code is running for number… 3

This block of code is running for number… 4

This block of code is running for number… 6

This block of code is running for number… 7

This block of code is running for number… 8

This block of code is running for number… 9

This block of code is running for number… 10

This block of code is running for number… 11

Loop exited

10. For Loop

A for loop is controlled by a sequence, such as an iterator, a list, or another collection type. The body of the loop is run for each item in the series, and the loop finishes when the sequence is exhausted.

for var in range(1, 10):
 print("Loop running...")
print('Loop exited')

Output

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop exited

11. Range Function

Programmers use Python’s range() to run an iteration for a specified number of times. It takes the following arguments:

Start: the number that the sequence of integers should begin with.

Stop: the integer before which the integer sequence should be returned. Stop – 1 is the end of the integer range. Stop – 1 is the end of the integer range.

Step: the integer value that determines the increase between each integer in the sequence.

for var in range(1, 20, 2):
 print("Loop running with step size of 2...")
print('Loop exited')

Output

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop exited

For-If- Else Statements Combined

For-if-else statements allow you to provide conditional statements inside the loops including the if, else and elif.

for var in range(1, 11):
 if(var%2==0):
 print("This is even integer")
 else:
 print("This is odd integer")
print('Loop exited')

Output

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

Loop exited

Modules in Python

We can import other python module codes by importing file/function from other python modules using the import statement of Python. The import statement is the most frequent method of triggering the import mechanism, but it isn’t the only means for import. 

import random
for i in range(5):
 print("Random integer is", random.randint(1, 30))

Output

Random integer is 8

Random integer is 10

Random integer is 11

Random integer is 3

Random integer is 8

We can also use the from statement to import a specified method of the module

from collections import Counter
List = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 1]
Cnt = Counter(List)
print(Cnt)

Output

Counter({1: 2, 5: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1})

Function

A function is a reusable, ordered block of code that performs a single, connected activity. Functions provide your program more modularity and allow you to reuse a lot of code. Python also includes several built-in functions such as print(), but you may also construct your own.

def checkParity(num):
 if(num % 2 == 0):
 print("Number is even")
 else:
 print("Number is odd")
num = 5
checkParity(num)

Output

Number is odd

Here’s a function that returns something:

def checkParity(num):
 if(num % 2 == 0):
 return "Number is even"
 else:
 return "Number is odd"
num = 4
parity = checkParity(num)
print(parity)

Output

Number is even

Exception Handling

In programming languages, exceptions are circumstances in which an error occurs that prevents the code from continuing. If you divide anything by zero, for example, a runtime exception will occur, and the program will crash. However, you may write what to do in the program if such a case arises, which is known as exception handling. In Python, the main code is written inside the try block. The exceptions are handled inside the except block. The finally block is always executed regardless of an exception occurring.

def divideBy(num):
 try:
 print(10 / num)
 except:
 print("Cannot divide by 0")
 finally:
 print("Division finished")
num = 0
divideBy(num)

Output

Cannot divide by 0

Division finished

Lists in Python

A list is a sequence of heterogeneous elements in Python. It’s similar to an array, except it may hold data from several sources. The values of a changeable list can be changed. We can use indexing to parse each value of the list or to access a list element.

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list
['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list[0]
'truck'
>>> list[1]
'car'
>>> list[2]
'submarine'
>>> list[3]
'jet'

We can also use negative indexes with lists:

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list[-2]
'submarine'
>>> list[-3]
'car'
>>> 'The {} is larger than a {}.'.format(list[-2], list[-3])
'The submarine is larger than a car.'

Modifying a Value of an Element in a List

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list[1] = 'bike'
>>> list
['cat', 'bike', 'rat', 'elephant']
>>> list[2] = list[1]
>>> list
['cat', 'bike', 'bike', 'elephant']
>>> list[-1] = 54321
>>> list
['cat', 'bike', 'bike', 54321]

List Concatenation and List Replication

>>> [4, 5, 6] + ['P', 'Q', 'R']
[4, 5, 6, 'P', 'Q', 'R']
>>> ['A', 'B', 'C'] * 4
['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']
>>> list = [1, 2, 3]
>>> list = list + ['X', 'Y', 'Z']
>>> list
[1, 2, 3, 'X', 'Y', 'Z']

Removing Values from Lists

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> del list[2]
>>> list
['truck', 'car', 'jet']
>>> del list[2]
>>> list
['truck', 'car']

Using for Loops with Lists for Traversal

>>> products = ['bag', 'rubber', 'knife', 'cooker']
>>> for i, product in enumerate(products):
>>> print('Index {} in products is: {}'.format(str(i), product))
Index 0 in products is: bag
Index 1 in products is: rubber
Index 2 in products is: knife
Index 3 in products is: cooker

Iterating through Multiple Lists with Zip()

>>> name = ['David', 'Mike', 'Tommy']
>>> age = [10, 31, 54]
>>> for n, a in zip(name, age):
>>> print('{} is {} years old'.format(n, a))
David is 10 years old
Mike is 31 years old
Tommy is 54 years old

The In and Not in Operators

>>> 'pen' in ['cap', 'owl', 'pen', 'rubber']
True
>>> list = ['cap', 'owl', 'pen', 'rubber']
>>> 'truck' in list
False
>>> 'pen' not in list
False
>>> 'train' not in list
True

Finding a Value in a List with the Index() Method

>>> list = ['notebook', 'pen', 'eraser', 'sharpener']
>>> list.index('pen')
1

Adding Values to Lists with the Append() and Insert() Methods

append()

>>> list = ['car', 'truck', 'bike']
>>> list.append('bicycle')
>>> list
['car', 'truck', 'bike', 'bicycle']

insert()

>>> list = ['car', 'truck', 'bike']
>>> list.insert(1, 'bicycle')
>>> list
['car', 'bicycle', 'truck', 'bike']

Removing Values from Lists with Remove()

>>> list = ['car', 'bike', 'submarine', 'jet']
>>> list.remove('bike')
>>> list
['car', 'submarine', 'jet']

If a value appears multiple times in the list, only the first instance of the value will be removed.

Sorting the Values in a List with the Sort() Method

>>> list = [2, 3, 1]
>>> list.sort()
>>> list
[1, 2, 3]

Dictionaries and Structuring Data

A Python dictionary is a collection of elements that are not in any particular order. A dictionary has a key: value pair, whereas other compound data types simply have value as an element.

The Keys(), Values(), and Items() Methods

• Traversing the values:

>>> book = {'color': 'red', 'price': 160}
>>> for v in book.values():
>>> print(v)
red
160

• Traversing the keys:

>>> for k in book.keys():
>>> print(k)
color
price

• Traversing keys and values:

>>> for i in book.items():
>>> print(i)
('color', 'red')
('price', 160)

A for loop can iterate through the keys, values, or key-value pairs in a dictionary using the keys(), values(), and items() methods, respectively.

The Get() Method

Get() accepts two parameters: a key and a default value if the key isn’t found.

>>> items = {'chairs': 5, 'tables': 2}
>>> 'There are {} tables.'.format(str(items.get('tables', 0)))
'There are 2 tables.'
>>> 'There are {} computers.'.format(str(items.get('computers', 0)))
'There are 0 computers.'

Check Key’s Presence in Dictionary

>>> 'color' in book
True

Sets

A set is an unordered collection of unique elements. Python sets are similar to mathematics sets, and allow all set related operations including union, intersection, and difference.

Creating a Set

You can generate sets by using curly braces {} and the built-in function set ():

>>> s = {2, 4, 6}
>>> s = set([2, 4, 6])

If you use curly braces {} to create an empty set, you’ll get the data structure as a dictionary instead.

>>> s = {}
>>> type(s)
<class 'dict'>

All duplicate values are automatically removed by a set:

>>> s = {1, 2, 3, 2, 3, 4, 4, 5}
>>> s
{1, 2, 3, 4, 5}

Adding to the Set

>>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> a.add(6)
>>> a
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> set = {0, 1, 2, 3, 4}
>>> set.update([2, 3, 4, 5, 6])
>>> set
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6} 

Removing from a Set

The remove() and discard() methods remove an element from the set; however remove() will throw a key error if the value isn’t present.

>>> set = {1, 2, 3, 4}
>>> set.remove(4)
>>> set
{1, 2, 3}
>>> set.remove(3)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 3

You can also use discard():

>>> s = {1, 2, 3, 4}
>>> s.discard(4)
>>> s
{1, 2, 3}
>>> s.discard(4)

Union of Multiple Sets

>>> s1 = {1, 2, 3, 4}
>>> s2 = {3, 4, 5, 6}
>>> s1.union(s2)
{1, 2, 3, 4, 5, 6}

Intersection of Multiple Sets

>>> s1 = {1, 2, 3, 4}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s3 = {3, 4, 5}
>>> s1.intersection(s2, s3)
{3, 4}

Difference of Two Sets

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.difference(s2)
{1}
>>> s2.difference(s1)
{4}

Symmetric Difference of Two Sets

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.symmetric_difference(s2)
{1, 4}

When dealing with iterators, the itertools module offers a set of quick and memory-efficient tools (like lists or dictionaries).

Accumulate()

Using accumulate() returns the results of a function as an iterator:

import itertools
import operator
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = itertools.accumulate(data, operator.mul)
for each in result:
 print(each)

Output

1
2
6
24
120

1

2

6

24

120

The operator.mul() takes two numbers and multiplies them:

operator.mul(3, 5)
15
operator.mul(4, 3)
12
operator.mul(6, 3)
18
operator.mul(2, 5)
10

We can also use the method without any iterator:

import itertools
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
result = itertools.accumulate(data)
for each in result:
 print(each)

Output

1
3
6
10
15
21
28

1

3

6

10

15

21

28

Combinations()

import itertools
shapes = [1, 2, 3, 4, 5]
combinations = itertools.combinations(shapes, 2)
for combination in combinations:
 print(combination)

Output

(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(1, 5)
(2, 3)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 4)
(3, 5)
(4, 5)

(1, 2)

(1, 3)

(1, 4)

(1, 5)

(2, 3)

(2, 4)

(2, 5)

(3, 4)

(3, 5)

(4, 5)

Combinations_with_Replacement()

import itertools
shapes = [1, 2, 3, 4, 5]
combinations = itertools.combinations_with_replacement(shapes, 2)
for combination in combinations:
 print(combination)

Output

(1, 1)
(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(1, 5)
(2, 2)
(2, 3)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 3)
(3, 4)
(3, 5)
(4, 4)
(4, 5)
(5, 5)

(1, 1)

(1, 2)

(1, 3)

(1, 4)

(1, 5)

(2, 2)

(2, 3)

(2, 4)

(2, 5)

(3, 3)

(3, 4)

(3, 5)

(4, 4)

(4, 5)

(5, 5)

Count()

A count takes the initial point and step size:

import itertools
for i in itertools.count(1, 3):
 print(i)
 if i >= 15:
 break

Output

1
4
7
10
13
16

1

4

7

10

13

16

Cycle()

Here is an itertools.cycle(iterable):

import itertools
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
c = 0
for itr in itertools.cycle(arr):
 if(c > 20):
 break
 print(itr)
 c += 1

Output

1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

Comprehensions 

Dictionary Comprehension

>>> dict = {1: 2, 3: 4, 5: 6}
>>> {value: key for key, value in dict.items()}
{2: 1, 4: 3, 6: 5}

List Comprehension

>>> a= [i for i in range(1, 20)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

Set Comprehension

>>> a = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
>>> a = [i+1 for i in a]
>>> a
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

Lambda Functions

Lambda functions are one-liner functions of Python:

>>> add = lambda a, b: a + b
>>> add(1, 2)
3

String Formatting

Using % Operator

>>> a = 4
>>> 'Value is %x' % a
'Value is 4'

.format()

>>> a = 4
>>> 'Value is {}'.format(a)
'Value is 4'

Formatted String Literals (F-Strings)

>>> a = 4
>>> f'Value is {a}'
'Value is 4'

Ternary Conditional Operator

We can write the conditional operators if and else in the single line using the ternary conditional operator:

>>> a = 5
>>> print('Number is even' if a % 2 ==0 else 'Number is odd')
Number is odd
>>>

Conclusion

Think of this Python cheat sheet as your one-stop-shop for quick questions about Python. As you can see, Python has all of the necessary functionalities and data structures to create end-to-end programs and applications. 

For easy reference, download our Python Cheat Sheet PDF below:

Cheat Sheet

Ready to take your Python practice to the next level? Check out our list of cool, easy Python projects for beginners.

Happy coding!

Frequently Asked Questions

1. Is there a Python Cheat Sheet? 

This Python cheat sheet provides you with everything you need to develop applications in Python. You can also download our Python Cheat Sheet PDF for easy reference.

2. What are Python Commands? 

Python commands are functions that perform specific tasks when used. Some examples of Python commands are len, round, string, loop, type, find copy, etc.

People are also reading:

• Best Python Courses
• Best Python Certifications
• Best Python IDE
• Best Python Compilers
• Best Python Interpreters
• Best way to learn python
• How to Run a Python Script?
• What is PyCharm?
• Python for Data Science
• Top Python Libraries

Python is a high-level programming language used extensively in data research and software development. With dozens of modules and libraries to choose from, Python’s both a lucrative and easy-to-use language. Ever worked on a Python project and craved a python commands cheat sheet to help you out? You’ve come to the right place. 

Guido Van Rossum developed Python in 1991 when he released Python 0.9.0. Currently, the latest version of Python is Python 3.9.

If you’re a beginner, Python might feel intimidating. But with a little support, we’ll show you that it’s actually a rewarding and simple language. Today, we’ll present a Python cheat sheet, which will help you use Python with ease. By the end, you’ll be a pro at using everything about this programming language, including Python syntax. 

If you have a basic understanding of Python and want an easy reference while developing Python applications, this Python 3 cheat sheet is for you. 

Read on as we walk you through various Python commands or functions, operators, data types, data structures, and much more. 

Let’s get started with our Python basics cheat sheet! 

The Zen of Python

Before we get into our Python syntax cheat sheet, check out this poetic description of Python principles by Tim Peters: 

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Python Basics Cheat Sheet

Click here to download the Python Cheat Sheet PDF.

1. Math Operators

You can perform math operations like addition, subtraction, multiplication, and division using arithmetic operators in Python. You can also access several libraries that can help you with more advanced arithmetic problems. Here’s a quick list of some operators and their functions: 

**

1. Find exponents 

%

2. Find the remainder.

//

3. Perform Integer division.

/

4. Perform Division operations.

*

5. Perform Multiplication operations.

—

6. Perform Subtraction operations.

+

7. Perform Addition operations.

Examples

>>> 3 * 8 + 6 + 0
30
>>> (2 + 3) * 6
30
>>> 5 ** 6
15625

Recommend Python Course

Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python

2. Data Types

A data type is a mechanism to inform the compiler which data (integer, character, float, etc.) should be stored and how much memory to allocate as a result.

Here are Python’s data types:

1. Numbers (float, complex or floating-point)
2. Sequence (strings, list, tuples, etc.)
3. Boolean (True or False)
4. Set 
5. Dictionary 

>>> a = 5.5 # float datatype
>>> a
5.5
>>> a = 5 # int datatype
>>> a
5
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # list datatype
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a = 'hello' # string datatype
>>> a
'hello'
>>> a = {1, 2, 3} # set datatype
>>> a
{1, 2, 3}
>>> a = True # boolean datatype
>>> a
True
>>> a = {1: 2} # dictionary datatype
>>> a
{1: 2}

3. Variables

A variable is a memory area where data is kept in any programming language. This area is usually present inside the RAM at a given address. Variables may hold any value, including numbers, text, and true/false values. As a result, if you wish to use that value at any point in the program, you may simply use the variable that has that value.

It’s worth noting that because Python isn’t a highly typed language, you don’t have to specify the type of variable based on the value it holds. The type of data stored in a variable will be decoded implicitly at run time in Python, and determined by the type of data stored in that variable.

>>> a = 'This is a string variable'
>>> a
'This is a string variable'

>>> a = 5
>>> a
5

A good programming practice is to leave comments for yourself and others, regardless of the programming language. While python is simpler to understand than Java, c++, and other languages, it’s only polite to leave comments to offer clarification on the file’s purpose. 

# This is an inline comment

"""
This is a
multiline comment
"""

5. Printing Output

The print() method sends a message to the screen or another standard output device. The message can be a string or another object, which will be converted to a string before being displayed on the screen.

>>> print('How are you?')
How are you?
>>> x = 10
>>> print('Hello world!', x)
Hello world! 10

6. input()

When the input() function is called, the program execution is halted until the user provides an input.

The input() Function
>>> print('How are you?')
>>> myStatus = input()
>>> print('Nice to meet you, {}'.format(myStatus))
How are you?
Al
Nice to meet you, Al

7. Len() Function

The len() function returns the number of elements in a sequential or a random data structure like list, string, set.

>>> len('Computer')
8

8. Typecasting Functions

Here’s how to convert integers to float or string:

>>> str(14)
'14'
>>> print('He is {} years old'.format(str(14)))
He is 14 years old.
>>> str(-4.89)
'-4.89'

Here’s how to convert float to integer:

>>> int(6.7)
6
>>> int(6.6) + 1
7

Flow Control

1. Comparison Operators

==

Equal to

!=

Not equal to

<

Less than

>

Greater Than

<=

Less than or Equal to

>=

Greater than or Equal to

>>> 71 == 70
False
>>> 40 == 34
False
>>> 'man' == 'man'
True
>>> 'man' == 'Man'
False
>>> 'bat' != 'butterfly'
True
>>> 50 == 50.0
True
>>> 1 == '1'
False

2. Boolean Evaluation

>>> True == True
True
>>> True != False
True
>>> True is True
True
>>> True is not False
True
>>> if a is True:
>>> pass
>>> if a is not False:
>>> pass
>>> if a:
>>> pass
>>> if a is False:
>>> pass
>>> if a is not True:
>>> pass
>>> if not a:
>>> pass

3. Boolean Operators

There are three Boolean operators: and, or, and not.

Here’s the truth table for the “and” operator:

True and True True

True and False False

False and True False

False and False False

Here’s the truth table for the “not” operator

not True False

not False True

Finally, here’s the truth table for “or” operator

True or True True

True or False True

False or True True

False or False False

4. Mixing Boolean and Comparison Operators

>>> (43< 57) and (3 < 9)
True
>>> (14 < 15) and (92< 61)
False
>>> (1 == 3) or (4 == 4)
True

In addition to the comparison operators, you can use several Boolean operators in an expression:

>>> 2 + 2 == 4 and not 2 + 2 == 6 and 2 * 2 == 2 + 2
True

5. If-Else Statements

name = 'Peter'
if name == 'Peter':
 print('Hello, Peter')

Output

Hello, Peter

name = 'Mike'
if name == 'Peter':
 print('Hello, Peter.')
else:
 print('Hello, anonymous')

Output

Hello, anonymous

6. Combining If and Else (elif statement)

name = 'Mike'
age = 5
if name == 'Peter':
 print('Hi, Peter.')
elif age < 10:
 print('Your age is less than 10')
name = 'Mike'
age = 30
if name == 'Peter':
 print('Hello, Peter.')
elif age < 10:
 print('Your age is less than 12')
else:
 print('Your age is more than 10')

Output

Your age is less than 10

Your age is more than 10

7. While Loop Statements

While loop statements are used to run a block of code for a specified number of times:

var = 0
while var < 10:
 print('Hello, world.')
 var = var + 1

Output

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

Hello, world.

8. Break Statement

If the execution reaches a break statement, the iteration is stopped and the control exits from the loop.

var = 1
while True:
 print('This block of code is running...')
 if var == 10:
 break
 var += 1
print('Loop exited')

Output

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

This block of code is running…

Loop exited

9. Continue Statement

The control restarts from the beginning of the loop once the program encounters the continue statement.

var = 0
while var <= 10:
 var += 1
 if var == 5:
 continue
 print('This block of code is running for number... ', var)
print('Loop exited')

Output

This block of code is running for number… 1

This block of code is running for number… 2

This block of code is running for number… 3

This block of code is running for number… 4

This block of code is running for number… 6

This block of code is running for number… 7

This block of code is running for number… 8

This block of code is running for number… 9

This block of code is running for number… 10

This block of code is running for number… 11

Loop exited

10. For Loop

A for loop is controlled by a sequence, such as an iterator, a list, or another collection type. The body of the loop is run for each item in the series, and the loop finishes when the sequence is exhausted.

for var in range(1, 10):
 print("Loop running...")
print('Loop exited')

Output

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop running…

Loop exited

11. Range Function

Programmers use Python’s range() to run an iteration for a specified number of times. It takes the following arguments:

Start: the number that the sequence of integers should begin with.

Stop: the integer before which the integer sequence should be returned. Stop – 1 is the end of the integer range. Stop – 1 is the end of the integer range.

Step: the integer value that determines the increase between each integer in the sequence.

for var in range(1, 20, 2):
 print("Loop running with step size of 2...")
print('Loop exited')

Output

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop running with step size of 2…

Loop exited

For-If- Else Statements Combined

For-if-else statements allow you to provide conditional statements inside the loops including the if, else and elif.

for var in range(1, 11):
 if(var%2==0):
 print("This is even integer")
 else:
 print("This is odd integer")
print('Loop exited')

Output

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

This is odd integer

This is even integer

Loop exited

Modules in Python

We can import other python module codes by importing file/function from other python modules using the import statement of Python. The import statement is the most frequent method of triggering the import mechanism, but it isn’t the only means for import. 

import random
for i in range(5):
 print("Random integer is", random.randint(1, 30))

Output

Random integer is 8

Random integer is 10

Random integer is 11

Random integer is 3

Random integer is 8

We can also use the from statement to import a specified method of the module

from collections import Counter
List = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 1]
Cnt = Counter(List)
print(Cnt)

Output

Counter({1: 2, 5: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1})

Function

A function is a reusable, ordered block of code that performs a single, connected activity. Functions provide your program more modularity and allow you to reuse a lot of code. Python also includes several built-in functions such as print(), but you may also construct your own.

def checkParity(num):
 if(num % 2 == 0):
 print("Number is even")
 else:
 print("Number is odd")
num = 5
checkParity(num)

Output

Number is odd

Here’s a function that returns something:

def checkParity(num):
 if(num % 2 == 0):
 return "Number is even"
 else:
 return "Number is odd"
num = 4
parity = checkParity(num)
print(parity)

Output

Number is even

Exception Handling

In programming languages, exceptions are circumstances in which an error occurs that prevents the code from continuing. If you divide anything by zero, for example, a runtime exception will occur, and the program will crash. However, you may write what to do in the program if such a case arises, which is known as exception handling. In Python, the main code is written inside the try block. The exceptions are handled inside the except block. The finally block is always executed regardless of an exception occurring.

def divideBy(num):
 try:
 print(10 / num)
 except:
 print("Cannot divide by 0")
 finally:
 print("Division finished")
num = 0
divideBy(num)

Output

Cannot divide by 0

Division finished

Lists in Python

A list is a sequence of heterogeneous elements in Python. It’s similar to an array, except it may hold data from several sources. The values of a changeable list can be changed. We can use indexing to parse each value of the list or to access a list element.

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list
['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list[0]
'truck'
>>> list[1]
'car'
>>> list[2]
'submarine'
>>> list[3]
'jet'

We can also use negative indexes with lists:

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list[-2]
'submarine'
>>> list[-3]
'car'
>>> 'The {} is larger than a {}.'.format(list[-2], list[-3])
'The submarine is larger than a car.'

Modifying a Value of an Element in a List

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> list[1] = 'bike'
>>> list
['cat', 'bike', 'rat', 'elephant']
>>> list[2] = list[1]
>>> list
['cat', 'bike', 'bike', 'elephant']
>>> list[-1] = 54321
>>> list
['cat', 'bike', 'bike', 54321]

List Concatenation and List Replication

>>> [4, 5, 6] + ['P', 'Q', 'R']
[4, 5, 6, 'P', 'Q', 'R']
>>> ['A', 'B', 'C'] * 4
['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']
>>> list = [1, 2, 3]
>>> list = list + ['X', 'Y', 'Z']
>>> list
[1, 2, 3, 'X', 'Y', 'Z']

Removing Values from Lists

>>> list = ['truck', 'car', 'submarine', 'jet']
>>> del list[2]
>>> list
['truck', 'car', 'jet']
>>> del list[2]
>>> list
['truck', 'car']

Using for Loops with Lists for Traversal

>>> products = ['bag', 'rubber', 'knife', 'cooker']
>>> for i, product in enumerate(products):
>>> print('Index {} in products is: {}'.format(str(i), product))
Index 0 in products is: bag
Index 1 in products is: rubber
Index 2 in products is: knife
Index 3 in products is: cooker

Iterating through Multiple Lists with Zip()

>>> name = ['David', 'Mike', 'Tommy']
>>> age = [10, 31, 54]
>>> for n, a in zip(name, age):
>>> print('{} is {} years old'.format(n, a))
David is 10 years old
Mike is 31 years old
Tommy is 54 years old

The In and Not in Operators

>>> 'pen' in ['cap', 'owl', 'pen', 'rubber']
True
>>> list = ['cap', 'owl', 'pen', 'rubber']
>>> 'truck' in list
False
>>> 'pen' not in list
False
>>> 'train' not in list
True

Finding a Value in a List with the Index() Method

>>> list = ['notebook', 'pen', 'eraser', 'sharpener']
>>> list.index('pen')
1

Adding Values to Lists with the Append() and Insert() Methods

append()

>>> list = ['car', 'truck', 'bike']
>>> list.append('bicycle')
>>> list
['car', 'truck', 'bike', 'bicycle']

insert()

>>> list = ['car', 'truck', 'bike']
>>> list.insert(1, 'bicycle')
>>> list
['car', 'bicycle', 'truck', 'bike']

Removing Values from Lists with Remove()

>>> list = ['car', 'bike', 'submarine', 'jet']
>>> list.remove('bike')
>>> list
['car', 'submarine', 'jet']

If a value appears multiple times in the list, only the first instance of the value will be removed.

Sorting the Values in a List with the Sort() Method

>>> list = [2, 3, 1]
>>> list.sort()
>>> list
[1, 2, 3]

Dictionaries and Structuring Data

A Python dictionary is a collection of elements that are not in any particular order. A dictionary has a key: value pair, whereas other compound data types simply have value as an element.

The Keys(), Values(), and Items() Methods

• Traversing the values:

>>> book = {'color': 'red', 'price': 160}
>>> for v in book.values():
>>> print(v)
red
160

• Traversing the keys:

>>> for k in book.keys():
>>> print(k)
color
price

• Traversing keys and values:

>>> for i in book.items():
>>> print(i)
('color', 'red')
('price', 160)

A for loop can iterate through the keys, values, or key-value pairs in a dictionary using the keys(), values(), and items() methods, respectively.

The Get() Method

Get() accepts two parameters: a key and a default value if the key isn’t found.

>>> items = {'chairs': 5, 'tables': 2}
>>> 'There are {} tables.'.format(str(items.get('tables', 0)))
'There are 2 tables.'
>>> 'There are {} computers.'.format(str(items.get('computers', 0)))
'There are 0 computers.'

Check Key’s Presence in Dictionary

>>> 'color' in book
True

Sets

A set is an unordered collection of unique elements. Python sets are similar to mathematics sets, and allow all set related operations including union, intersection, and difference.

Creating a Set

You can generate sets by using curly braces {} and the built-in function set ():

>>> s = {2, 4, 6}
>>> s = set([2, 4, 6])

If you use curly braces {} to create an empty set, you’ll get the data structure as a dictionary instead.

>>> s = {}
>>> type(s)
<class 'dict'>

All duplicate values are automatically removed by a set:

>>> s = {1, 2, 3, 2, 3, 4, 4, 5}
>>> s
{1, 2, 3, 4, 5}

Adding to the Set

>>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> a.add(6)
>>> a
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> set = {0, 1, 2, 3, 4}
>>> set.update([2, 3, 4, 5, 6])
>>> set
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6} 

Removing from a Set

The remove() and discard() methods remove an element from the set; however remove() will throw a key error if the value isn’t present.

>>> set = {1, 2, 3, 4}
>>> set.remove(4)
>>> set
{1, 2, 3}
>>> set.remove(3)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 3

You can also use discard():

>>> s = {1, 2, 3, 4}
>>> s.discard(4)
>>> s
{1, 2, 3}
>>> s.discard(4)

Union of Multiple Sets

>>> s1 = {1, 2, 3, 4}
>>> s2 = {3, 4, 5, 6}
>>> s1.union(s2)
{1, 2, 3, 4, 5, 6}

Intersection of Multiple Sets

>>> s1 = {1, 2, 3, 4}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s3 = {3, 4, 5}
>>> s1.intersection(s2, s3)
{3, 4}

Difference of Two Sets

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.difference(s2)
{1}
>>> s2.difference(s1)
{4}

Symmetric Difference of Two Sets

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.symmetric_difference(s2)
{1, 4}

When dealing with iterators, the itertools module offers a set of quick and memory-efficient tools (like lists or dictionaries).

Accumulate()

Using accumulate() returns the results of a function as an iterator:

import itertools
import operator
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = itertools.accumulate(data, operator.mul)
for each in result:
 print(each)

Output

1
2
6
24
120

1

2

6

24

120

The operator.mul() takes two numbers and multiplies them:

operator.mul(3, 5)
15
operator.mul(4, 3)
12
operator.mul(6, 3)
18
operator.mul(2, 5)
10

We can also use the method without any iterator:

import itertools
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
result = itertools.accumulate(data)
for each in result:
 print(each)

Output

1
3
6
10
15
21
28

1

3

6

10

15

21

28

Combinations()

import itertools
shapes = [1, 2, 3, 4, 5]
combinations = itertools.combinations(shapes, 2)
for combination in combinations:
 print(combination)

Output

(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(1, 5)
(2, 3)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 4)
(3, 5)
(4, 5)

(1, 2)

(1, 3)

(1, 4)

(1, 5)

(2, 3)

(2, 4)

(2, 5)

(3, 4)

(3, 5)

(4, 5)

Combinations_with_Replacement()

import itertools
shapes = [1, 2, 3, 4, 5]
combinations = itertools.combinations_with_replacement(shapes, 2)
for combination in combinations:
 print(combination)

Output

(1, 1)
(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(1, 5)
(2, 2)
(2, 3)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 3)
(3, 4)
(3, 5)
(4, 4)
(4, 5)
(5, 5)

(1, 1)

(1, 2)

(1, 3)

(1, 4)

(1, 5)

(2, 2)

(2, 3)

(2, 4)

(2, 5)

(3, 3)

(3, 4)

(3, 5)

(4, 4)

(4, 5)

(5, 5)

Count()

A count takes the initial point and step size:

import itertools
for i in itertools.count(1, 3):
 print(i)
 if i >= 15:
 break

Output

1
4
7
10
13
16

1

4

7

10

13

16

Cycle()

Here is an itertools.cycle(iterable):

import itertools
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
c = 0
for itr in itertools.cycle(arr):
 if(c > 20):
 break
 print(itr)
 c += 1

Output

1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

Comprehensions 

Dictionary Comprehension

>>> dict = {1: 2, 3: 4, 5: 6}
>>> {value: key for key, value in dict.items()}
{2: 1, 4: 3, 6: 5}

List Comprehension

>>> a= [i for i in range(1, 20)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

Set Comprehension

>>> a = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
>>> a = [i+1 for i in a]
>>> a
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

Lambda Functions

Lambda functions are one-liner functions of Python:

>>> add = lambda a, b: a + b
>>> add(1, 2)
3

String Formatting

Using % Operator

>>> a = 4
>>> 'Value is %x' % a
'Value is 4'

.format()

>>> a = 4
>>> 'Value is {}'.format(a)
'Value is 4'

Formatted String Literals (F-Strings)

>>> a = 4
>>> f'Value is {a}'
'Value is 4'

Ternary Conditional Operator

We can write the conditional operators if and else in the single line using the ternary conditional operator:

>>> a = 5
>>> print('Number is even' if a % 2 ==0 else 'Number is odd')
Number is odd
>>>

Conclusion

Think of this Python cheat sheet as your one-stop-shop for quick questions about Python. As you can see, Python has all of the necessary functionalities and data structures to create end-to-end programs and applications. 

For easy reference, download our Python Cheat Sheet PDF below:

Cheat Sheet

Ready to take your Python practice to the next level? Check out our list of cool, easy Python projects for beginners.

Happy coding!

Frequently Asked Questions

1. Is there a Python Cheat Sheet? 

This Python cheat sheet provides you with everything you need to develop applications in Python. You can also download our Python Cheat Sheet PDF for easy reference.

2. What are Python Commands? 

Python commands are functions that perform specific tasks when used. Some examples of Python commands are len, round, string, loop, type, find copy, etc.

People are also reading:

• Best Python Courses
• Best Python Certifications
• Best Python IDE
• Best Python Compilers
• Best Python Interpreters
• Best way to learn python
• How to Run a Python Script?
• What is PyCharm?
• Python for Data Science
• Top Python Libraries

Содержание:

• Базовые команды
• Команды среднего уровня
• Продвинутые команды
• Магические команды
• Заключение

Сегодня Python вошел в число самых популярных языков программирования в мире. Этот интерпретируемый язык высокого уровня общего назначения был разработан Гвидо ван Россумом в 1991 году и с тех пор неуклонно набирал репутацию среди пользователей.

Синтаксис Python схож с английским, что делает его крайне доступным и простым в освоении для новичков. Команды языка программирования Python просты в использовании, легко пишутся и запоминаются. В этой шпаргалке для тех, кто начинает изучать «змеиный язык», мы разберем синтаксис и назначение основных команд Python.

Важно! Согласно официальной документации, в Python нет самого понятия «команды», но есть различные встроенные методы или функции, которые можно выполнять в оболочке языка, как обычные команды. Поэтому в данном справочнике команд Python, мы будем использовать термины «команды», «функции» и «методы» (специальные классы функций) взаимозаменяемо.

pip

Менеджер пакетов Python. Команда pip install используется для установки любого программного пакета из онлайн-репозитория общедоступных пакетов или Индекса пакетов Python (PyPI, Python Package Index).

pip install имя-пакета

print

Команда для печати сообщений на экране или другом стандартном устройстве вывода. Команда print может использоваться для печати любого типа объекта — целого числа, строки, списка, кортежа и других.

print(объект)

class

Команда для создания классов. Python поддерживает объектно-ориентированное программирование и позволяет пользователям создавать классы и инициализировать объекты. Класс может состоять из переменных с модификаторами доступа, функций с возвращаемыми типами и даже других классов (вложенный класс). Синтаксис выглядит class так:

class ИмяКласса:
    код_тела_класса

Пример кода ниже продемонстрирует применение class при создании класса «student»:

«student»: 
class student:
    name = ""
    def setName(self, passedValue):
        self.name = passedValue
    def displayName(self):
        print(self.name)

Чтобы использовать класс в Python, необходимо сначала создать его экземпляр, называемый объектом. Для этого нужно вызвать класс по имени следующим образом:

ИмяКласса()

Как видно из приведенного выше синтаксиса, при создании объекта в Python, после имени класса всегда ставятся круглые скобки. Обычно для удобства поиска вновь созданный объект тут же привязывается к переменной, через которую к нему в дальнейшем и обращаются:

имя_переменной = ИмяКласса()

Пример создания объекта для класса «student»:

mystudent = student()
mystudent.setName("Alex Ignatov")
mystudent.displayName()

В результате мы получим вывод:

Alex Ignatov

Как и в других языках программирования, в Python также можно реализовать конструкторы и статические методы в классах, используя соответственно метод dunder init() и декоратор @staticmethod.

type

Команда для проверки типа или класса объекта.

type(объект)

range

Команда для генерации последовательности целых чисел, начиная с 0 по умолчанию и заканчивая n, где n не включено в сгенерированные числа. Эта команда в основном используется в циклах for.

range(start, stop, step)

В приведенном синтаксисе:

• start — начало диапазона (опционально; по умолчанию — 0);
• stop — номер, перед которым нужно остановиться (обязательно);
• step — счетчик приращений (опционально; по умолчанию — 1).

Важно. Если функции range() будут даны только два параметра, она всегда будет рассматривать их как (start, stop), а не как (stop, step).

round

Команда для округления числа до заданной точности в десятичных разрядах. Позволяет сократить количество цифр после запятой в числе с плавающей запятой до указанного значения.

round(number, digits)

В приведенном синтаксисе:

• number — число с плавающей запятой;
• digits — количество цифр после десятичной точки (опционально; по умолчанию — 0).

input

Команда для получения ввода от пользователя. Исполнение программы будет остановлено до тех пор, пока пользователь не введет какое-либо значение, которое будет преобразовано функцией input() в строку. Если в качестве входных данных нужно взять целое число, его нужно преобразовать явно.

input(message)

В приведенном синтаксисе: message — текст, который нужно отобразить пользователю (опционально).

def

Команда определения функции Python дает возможность оборачивать повторно используемый код внутри функций, чтобы вызваны его позже, когда это необходимо. Функция def позволяет свести к минимуму избыточность кода.

def имя_функции (параметры):
"""строка документации"""
состояние(я)

len

Команда len или функция len() используются для подсчёта количества элементов в объекте. Если объект является строкой, то функция len() возвращает количество присутствующих в ней символов. Если объект представляет собой список или кортеж, он вернет количество элементов, присутствующих в этом списке или кортеже. При попытке передать len() целочисленное значение, функция выдает ошибку.

len(object)

В приведенном синтаксисе: object — объект, длину которого необходимо найти (обязательно).

Циклические команды

В Python есть две простейшие команды цикла (loop commands) — while и for. Команда while используется для выполнения набора операторов, если заданное условие истинно.

while condition:
statements
update iterator

Команда цикла for используется для выполнения набора операторов путем повторения последовательности. Эта последовательность может быть списком, кортежем, строкой, словарем и т. д.

for x in sequence:
statements

Команды Python среднего уровня

Строковые команды

В языке программирования Python есть различные команды для строковых объектов. Они не изменяют исходный строковый объект, а просто возвращают новый. Наиболее важные функции и методы строк в Python — isalnum(), capitalize(), find(), count() и center().

isalnum()

Команда isalnum() проверяет, являются ли все символы данной строки буквенно-цифровыми или нет. Он возвращает логическое значение.

stringname.isalnum()

capitalize()

Строковая функция capitalize() возвращает строку, изменяя ее первый символ на верхний регистр, а остальные переводя в нижний. Если первый символ уже в верхнем регистре, а также представляет собой целое число или любой специальный символ, команда ничего не делает.

stringname.capitalize()

find()

Команда find() используется для поиска подстроки в строке. Если таковая найдена, find() возвращает индекс первого вхождения подстроки, в противном случае возвращает -1.

string.find(substring)

В приведенном синтаксисе:

• string — строка, где будет выполняться поиск.
• substring — подстрока, значение которой нужно найти.

count()

Строковая функция count() возвращает количество вхождений подстроки в строковый объект.

stringname.count(substring, start, end)

В приведенном синтаксисе:

• stringname — строка, где будет выполняться поиск.
• substring — подстрока, значение которой нужно найти.
• start — начальный индекс в строке, с которого начинается поиск (опционально).
• end — конечный индекс в строке, где заканчивается поиск (опционально).

center()

Команда center() используется для выравнивания строки по центру с заполнением указанным символом.

string.center(length, character)

В приведенном синтаксисе:

• string — строка, которую нужно выровнять по центру.
• length — полная длина новой строки.
• character — символ для заполнения пропущенного места с каждой стороны. По умолчанию — « » (пробел).

Команды для объектов списка

Списки используются для хранения нескольких элементов с различными типами данных в одном объекте. Наиболее важные методы списков Python — append(), copy(), insert(), pop(), reverse() и sort().

append()

Команда списка append() используется для добавления элемента в конец списка.

list.append(element)

В приведенном синтаксисе:

• list — объект списка, в который нужно добавить элемент.
• element — новый элемент, который добавляется в список.

copy()

Команда copy() создает новую копию объекта списка. Она возвращает новый объект списка.

list.copy()

insert()

Команда insert() добавляет элемент в указанное место в объекте списка.

listname.insert(position, element)

В приведенном синтаксисе:

• position — позиция, в которую нужно вставить новый элемент. Если указанная позиция превышает количество элементов в списке, элемент будет вставляться в конец.
• element — новый элемент, который необходимо добавить.

pop()

Метод pop() используется для удаления элемента из указанной позиции в списке. Он возвращает элемент после удаления его из списка.

listname.pop(position)

В приведенном синтаксисе: position — позиция откуда нужно удалить элемент.

reverse()

Метод reverse() изменяет порядок всех элементов в списке. Команда изменяет исходный объект списка и ничего не возвращает.

list.reverse()

sort()

Метод sort() по умолчанию используется для сортировки элементов списка в порядке возрастания.

list.sort()

Команды кортежа

Кортеж (tuple) — встроенный тип данных, который используется для хранения нескольких элементов в одной переменной. Объекты кортежа упорядочены и неизменны. В Python есть два встроенных метода кортежа — count() и index().

count()

Метод count() используется для подсчета вхождений элемента в кортеже.

tuple.count(элемент)

index()

Метод index() используется для поиска индекса первого вхождения элемента. Если элемент не найден во всем кортеже, будет выведена ошибка «ValueError».

tuple.index(элемент)

Продвинутые команды Python

Команды множества

Встроенный тип множество (set) в Python используется для хранения нескольких элементов в одном объекте. Этот тип объектов не допускает дублирования или изменения элементов, только добавление новых или удаление существующих.

Множества неупорядочены и неиндексированы, поэтому при попытке отобразить все элементы set, они будут выведены в случайном порядке.

add()

Команда add() позволяет добавить новый элемент в множество.

setname.add(element)

В приведенном синтаксисе:

• setname — имя переменной set, в которую нужно добавить новый элемент.
• element — элемент, который необходимо добавить.

clear ()

Функция clear () удаляет все элементы set. Она не принимает никаких параметров.

setname.clear()

discard()

Команда discard() позволяет удалить указанный элемент из набора. Если элемент не найден в наборе, она не выдаст ошибку.

setname.discard(element)

В приведенном синтаксисе:

• setname — имя переменной set, из которой нужно удалить элемент.
• element — элемент, который необходимо удалить.

remove()

Команда remove() также используется для удаления указанного элемента из множества. От команды discard() она отличается сообщением об ошибке, которое выводится, если указанный элемент не найден.

setname.remove(element)

В приведенном синтаксисе:

• setname — имя переменной множества, из которой нужно удалить элемент.
• element — элемент, который необходимо удалить.

difference()

Метод difference() используется для получения множества, содержащего разность двух множеств. В нем будут только те элементы, которые присутствуют только в одном множестве и отсутствуют в другом. Например, difference() для множеств setA {1,2,3} и setB {2, 4, 6} будет {1,3}.

setA.difference(setB)

difference_update()

Метод difference_update() позволяет получить набор элементов, которые присутствуют в первом множестве и не являются общими для обоих. Это означает, что difference_update() удаляет элементы, существующие в обоих множествах. Он не возвращает новый set, а просто удаляет общие элементы из первого множества.

setA.difference_update(setB)

intersection()

Метод intersection() отображает множество, содержащее элементы, которые существуют во всех указанных множествах.

set.intersection(set1, set2, … setn)

issubset()

Метод issubset() проверяет, все ли элементы множества setA присутствуют в setB. Команда возвращает логическое значение.

setA.issubset(setB)

symmetric_difference()

Метод symmetric_difference() возвращает симметричную разность двух множеств, содержащую все элементы, за исключением общих.

setA.symmetric_difference(setB)

union()

Метод union() возвращает все элементы из обоих множеств, кроме повторяющихся.

setA.union(setB)

if, elif, else

Эти операторы Python, также называемые операторами ветвления или операторами условного управления, позволяют изменять ход выполнения программы в зависимости от условий.

• Команда if оценивает выражение и, если оно истинно (true), выполняет операторы под ним.
• Команда elif (else if) предоставляет другое выражение, которое оценивается, если предыдущий оператор if возвращает отрицательное значение «false».
• Если никакие предыдущие операторы (if или elif) не возвращают положительное значение «true», вычисляется выражение, предоставленное командой else.

Обратите внимание. В одном блоке кода может быть несколько операторов if и elif.

В качестве простейшего примера использования if, elif и else приведем программу, которая оценивает, является ли заданное число положительным, отрицательным или нулем:

number = int(input("Введите число для оценки: "))
if (number > 0):
    print("Положительно")
elif (number < 0):
    print("Отрицательно")
else:
    print("Ноль")

В приведенном примере пришлось обернуть метод input() с помощью int(), так как ввод по умолчанию сохраняется как строковый тип, а нужно, чтобы переменная «number» имела целочисленный тип.

Разница между if и elif заключается в том, что все операторы if в блоке кода будут оцениваться один за другим, несмотря ни на что, а оператор elif будет оцениваться только, если предыдущий оператор if имеет значение false.

Команды словаря

Словарь (dictionary) — встроенный тип объектов в Python, который используется для хранения пар ключ-значение. Он упорядочен, модифицируем и не допускает дублирования значения ключей. Среди основных встроенных методов словаря в Python выделяются следующие: fromkeys(), get(), items(), keys(), values(), pop(), popitem() и setdefault().

fromkeys()

Метод fromkeys() используется для создания словаря с указанными ключами и значением.

dict.fromkeys(keys, value)

В приведенном синтаксисе:

• keys — кортеж или список ключевых элементов.
• value — значение, которое будет связано со всеми указанными ключами.

get()

Метод get() позволяет получить значения указанного ключа. Если ключ не найден в словаре, get() ничего не вернет, если что-то не будет указано в параметрах.

dictionary.get(key, value)

В приведенном синтаксисе:

• dictionary — имя объекта словаря, в котором нужно выполнить поиск.
• key — ключ, который нужно найти в словаре.
• value — значение, которое будет возвращено, если ключ не будет найден в словаре.

items()

Метод items() используется для отображения всех элементов словаря. Он возвращает объект представления, который будет содержать все пары ключ-значение в виде кортежей в списке. items() не принимает никаких параметров.

dictionary.items()

keys()

Метод keys() используется для получения всех ключей, присутствующих в словаре. Он возвращает объект представления, содержащий все ключи словаря в виде списка. keys() не принимает никаких параметров.

dictionary.keys()

values()

Метод values() позволяет получить всех значения в словаре. Он возвращает объект представления, содержащий все значения словаря в виде списка. values() не принимает никаких параметров.

dictionary.values()

pop()

Метод pop() используется для удаления пары ключ-значение из словаря путем указания ключа. Он возвращает значение пары ключ-значение, которую необходимо удалить.

dictionary.pop(ключ)

Команда popitem () позволяет удалить последнюю вставленную пару из словаря. Она не принимает никаких параметров. popitem () возвращает удаленную пару в виде кортежа.

dictionary.popitem()

Метод setdefault() используется для получения значения указанного ключа. Если ключ не существует, он вставит ключ со значением, переданным в качестве параметра. Если значение не будет указано, setdefault() вставит ключ со значением «None».

dictionary.setdefault(key, value)

Магические команды IPython

«Магические команды» (magic commands) или магические методы Python — одно из важнейших дополнений, сделанных к оригинальной оболочке Python Shell в процессе создания ядра IPython и его официальной реализации Jupyter Notebook. Эти встроенные команды IPython упрощают решение задач по анализу данных с помощью Python, а также обеспечивают упрощенное взаимодействие «змеиного языка» с операционными системами, другими языками программирования или ядрами.

Магические команды Python делятся на 2 типа:

• Строчные (line magics) — обычно начинаются с символа % и работают только в одной строке, Строчные магические команды могут использоваться как выражения, а их возвращаемое значение может быть присвоено переменной.
• Ячеечные (cell magics) — обозначаются двойным префиксом %% и работают во всей ячейке. Они могут вносить произвольные изменения в получаемые входные данные, которые необязательно должны быть кодом Python.

%lsmagic

Команда, которая выводит список всех магических функций, доступных на данный момент.

%quickref

Это команда-шпаргалка, похожая на %lsmagic. Он отображает краткую справку со списком возможностей каждой магической функции.

%who

Позволяет вам увидеть список всех ранее определенных переменных. Вместе с %who используются 2 производные от нее магические команды:

• %whos, которая дает дополнительную информацию о каждой переменной;
• %who_ls — возвращает отсортированный список текущих переменных.

%xdel

Удаляет переменную и любые ссылки на нее из механизма IPython.

%time

Возвращает время выполнения инструкции или выражения Python. Эту команду можно использовать для измерения времени необходимого среде IPython для выполнения выражения Python.

%pinfo

Эта волшебная команда Jupyter Notebook позволяет получить информацию об объекте.

%run

Функция запускает файл Python как программу в Jupyter Notebook. Это может быть особенно полезно, если нужно применить функции, хранящиеся во внешних файлах Python.

%run [имя файла]

В приведенном синтаксисе аргумент «имя файла» должен быть либо скриптом Python (с расширением .py), либо файлом с пользовательским синтаксисом IPython.

%load

Волшебная функция очень похожая на %run. Она загружает код файла в текущий интерфейс Jupyter Notebook. Источником может быть имя файла в каталоге используемого документа (Notebook), URL-адрес или макрос.

%load [имя файла]

В приведенном синтаксисе аргумент «имя файла» должен быть либо скриптом Python (с расширением .py), либо файлом с пользовательским синтаксисом IPython.

Более функциональным аналогом %load служит магическая команда %pycat, которая показывает код внешнего файла Python с подсветкой синтаксиса.

%%writefile

Копирует содержимое ячейки во внешний файл. Магическая команда полезна, если нужно быстро создать файл с кодом в Jupyter Notebook с помощью экспорта всего содержимого указанной ячейки.

Для выполнения экспорта нужно просто добавить %%writefile перед кодом. Команда создаст новый файл, если он не существует. В противном случае файл будет перезаписываться, пока после команды не будет добавлено -a.

%paste

Команда одновременно вводит и выполняет код, делая функцию готовой к использованию. Команда с аналогичным функционалом %cpaste открывает интерактивную многострочную подсказку, в которую можно вставить один или несколько фрагментов кода для выполнения в пакете.

Команды рабочего каталога

%pwd

Волшебная функция %pwd отображает текущий путь к рабочему каталогу.

%cd

Команда %cd позволяет сменить каталог, если после нее указать новый путь. Ее можно использовать несколькими способами:

• %cd <dir> — изменяет текущий рабочий каталог на <dir>;
• % cd .. — изменяет текущий каталог на родительский;
• %cd — изменяет текущий каталог на последний посещенный.

%history

Команда %history отображает все предыдущие команды в текущем сеансе. Увидеть подобный список команд и функций может быть полезно, если была случайно удалена команда и ее результат.

%dhist

Волшебная команда %dhist выводит все каталоги, посещенные в текущем сеансе. Каждый раз, когда используется команда %cd, этот список обновляется в переменной «dh».

%env

Магическая функция используется для получения, установки и перечисления переменных среды. Запуск команды без аргументов отобразит список всех переменных среды. Также можно ввести имя переменной среды, за которой следует команда, и она вернет ее значение:

%env HOMEDRIVE

или использовать %env для установки значения переменной окружения:

%env: HOMEDRIVE=F:

%edit

Эта волшебная команда вызывает текстовый редактор, используемый по умолчанию в текущей ОС (например, «Блокнот» Windows) для редактирования скрипта Python. Скрипт выполняется при закрытии редактора.

%autocall

Эта волшебная команда позволяет автоматически вызывать функцию без использования круглых скобок.

%autocall [режим]

Для приведенного синтаксиса доступно 3 аргумента режима:

1. 0 — выключено;
2. 1  — smart-режим (по умолчанию);
3. 2 — всегда включен.

%automagic

Позволяет вводить магические команды без префикса «%», если установлено значение «1». Без аргументов функция включается/выключается. Для деактивации нужно установить значение «0».

%matplotlib

Магическая функция активирует интерактивную поддержку matplotlib во время сеанса IPython. Однако она не импортирует библиотеку matplotlib.

%notebook

Эта функция преобразует текущую историю IPython в файл «блокнота» IPython с расширением ipynb.

%recall

При выполнении без каких-либо параметров эта функция выполняет предыдущую команду. При указании номера ячейки (%recall n) после команды, вызывается команда в этой ячейке (n).

%gui [GUINAME]

При использовании без аргумента команда включает или отключает интеграцию цикла событий IPython GUI. С аргументом GUINAME магическая функция заменяет наборы инструментов GUI, используемые по умолчанию, на указанный.

Заключение

В этой статье мы провели краткий экскурс по основным методам Python, которыми должен овладеть каждый программист, изучающий «змеиный язык». Приведенный список команд для Python с пояснениями и примерами поможет каждому новичку быстро освоить базовые приемы работы с функционалом этого востребованного языка программирования.

Для лучшего результата в освоении рекомендуем не только попробовать выполнить каждую из приведенных выше команд Python, но и самостоятельно поэкспериментировать со случайными входными параметрами, чтобы увидеть поведение команд.

Нужна надёжная база для разработки программных продуктов на Python? Выбирайте виртуальные серверы от Eternalhost с технической поддержкой 24/7 и защитой от DDoS-атак!

Единственный в мире Музей Смайликов Самая яркая достопримечательность Крыма

Скачать 57.57 Kb. Название шпора Дата 01.01.1970 Размер 57.57 Kb. Формат файла Имя файла Шпора ЕГЭ информатика Python FLASH.docx Тип Документы #708228

Предварительный просмотр недоступен. Но вы можете скачать оригинальный файл.

---

28 декабря 2021

В закладки

Обсудить

Жалоба

100 страниц с последовательным изложением базовых конструкций языка программирования Python с объяснением, как они работают.

Материал не про ЕГЭ, материал именно про язык программирования. И будет полезен тем, кто хочет разобраться, а не «заучить шаблоны для ЕГЭ».

py.pdf

Источник: vk.com/inform_web