गाइडो की शानदार लज़ान्या

Python एक डायनामिक और सख्त टाइप वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। यह टाइप हिंट के ज़रिए डक टाइपिंग और ग्रेजुअल टाइपिंग, दोनों का इस्तेमाल करती है।

Python कई अलग-अलग प्रोग्रामिंग शैलियों का समर्थन करती है, लेकिन अंदर से Python में सब कुछ एक ऑब्जेक्ट है। इसमें संख्याएँ, स्ट्रिंग, ऐरे, और फंक्शन तक शामिल हैं।

जैसे-जैसे हम ट्रैक में आगे बढ़ेंगे, इन सबका मतलब और गहराई से समझेंगे।

यह पहला अभ्यास Python भाषा की 4 प्रमुख विशेषताओं से परिचित कराता है:

1. नाम असाइनमेंट (वेरिएबल और कॉन्स्टेंट),
2. फंक्शन (def कीवर्ड और return कीवर्ड),
3. कमेंट, और
4. डॉकस्ट्रिंग।

नाम असाइनमेंट (वेरिएबल और कॉन्स्टेंट)

प्रोग्रामर असाइनमेंट = ऑपरेटर की मदद से नाम (जिन्हें वेरिएबल भी कहा जाता है) को किसी भी टाइप के ऑब्जेक्ट से बाँध सकते हैं: <name> = <value>. एक नाम को उसके जीवनकाल में अलग-अलग वैल्यू (अलग-अलग ऑब्जेक्ट टाइप) असाइन किया जा सकता है (या दोबारा बाँधा जा सकता है)।

>>> my_first_variable = 1  #<-- my_first_variable bound to an integer object of value one.
>>> my_first_variable = 2  #<-- my_first_variable re-assigned to integer value 2.

>>> print(type(my_first_variable))
<class 'int'>

>>> print(my_first_variable)
2

>>> my_first_variable = "Now, I'm a string." #<-- You may re-bind a name to a different object type and value.
>>> print(type(my_first_variable))
<class 'str'>

>>> my_first_variable = 'You can call me "str".' #<-- Strings can be declared using single or double quote marks.
>>> print(my_first_variable)
You can call me "str".

कॉन्स्टेंट

कॉन्स्टेंट ऐसे नाम होते हैं जिन्हें किसी प्रोग्राम में सिर्फ एक बार असाइन करना होता है। इन्हें मॉड्यूल (फाइल) लेवल पर परिभाषित करना चाहिए, और आम तौर पर ये प्रोग्राम के सभी फंक्शन और क्लास को दिखाई देते हैं। SCREAMING_SNAKE_CASE इस्तेमाल करने से यह संकेत मिलता है कि नाम को दोबारा असाइन नहीं करना चाहिए, और न ही उसकी वैल्यू बदलनी चाहिए।

फंक्शन

def कीवर्ड एक फंक्शन डेफिनिशन शुरू करता है। हर फंक्शन में () ब्रैकेट के अंदर शून्य या अधिक औपचारिक पैरामीटर हो सकते हैं, जिनके बाद एक : कोलन आता है। फंक्शन के बॉडी के स्टेटमेंट def वाली लाइन के बाद की लाइन से शुरू होते हैं और ब्लॉक में इंडेंट होने चाहिए।

# The body of a function is indented by 2 spaces, & prints the sum of the numbers.
def add_two_numbers(number_one, number_two):
  total = number_one + number_two
  print(total)  

>>> add_two_numbers(3, 4)
7


# Inconsistent indentation in your code blocks will raise an error.
>>> def add_three_numbers_misformatted(number_one, number_two, number_three):
...     result = number_one + number_two + number_three   # This was indented by 4 spaces.
...    print(result)     #this was only indented by 3 spaces
...
...
  File "<stdin>", line 3
    print(result)
    ^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

फंक्शन return कीवर्ड के ज़रिए कोई वैल्यू या ऑब्जेक्ट स्पष्ट रूप से लौटाते हैं:

# Function definition on first line, explicit return used on final line.
>>> def add_two_numbers(number_one, number_two):
        return number_one + number_two   


# Calling the function in the Python shell returns the sum of the numbers.
>>> add_two_numbers(3, 4)
7

# Assigning the function call to a variable and printing it 
# will also return the value.
>>> sum_with_return = add_two_numbers(5, 6)
>>> print(sum_with_return)
11

जिन फंक्शन में return के बाद कोई स्पष्ट एक्सप्रेशन नहीं होता, वे अपने आप None ऑब्जेक्ट लौटा देते हैं। None के ब्यौरे आगे के किसी अभ्यास में देखेंगे। इस अभ्यास और इस समझाने के लिहाज़ से, None एक प्लेसहोल्डर है जो कुछ नहीं, यानी null, दर्शाता है:

# This function will return `None`
def square_a_number(number):
    square = number * number
    return # <-- note that this return is not followed by an expression

# Calling the function in the Python shell appears 
# to not return anything at all.
>>> square_a_number(2)
>>>


# Using print() with the function call shows that 
# the function is actually returning the **None** object.
>>> print(square_a_number(2))
None

जो फंक्शन return को छोड़ देते हैं, वे भी अपने आप None ऑब्जेक्ट लौटाते हैं। इसका मतलब है कि अगर आप किसी फंक्शन में return इस्तेमाल नहीं करते, तो Python आपके लिए None ऑब्जेक्ट लौटा देगा।

# This function omits a return keyword altogether.
def add_two_numbers(number_one, number_two):
  result = number_one + number_two

>>> add_two_numbers(5, 7)
>>> print(add_two_numbers(5, 7))
None

# Assigning the function call to a variable and printing 
# the variable will also show None.
>>> sum_without_return = add_two_numbers(5, 6)
>>> print(sum_without_return)
None

फंक्शन को कॉल करना

फंक्शन को उसका नाम लिखकर और उसके बाद () लगाकर कॉल किया जाता है। किसी क्लास या मॉड्यूल के अंदर परिभाषित फंक्शन को कॉल करने के लिए डॉट (.) नोटेशन इस्तेमाल होता है।

>>> def raise_to_power(number, power):
...     return number ** power
...

>>> raise_to_power(3,3) # <--Invoking the function with the arguments 3 and 3.
27


# A mismatch between the number of parameters and the number of arguments will raise an error.
>>> raise_to_power(4,)
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: raise_to_power() missing 1 required positional argument: 'power'


# Calling methods or functions in classes and modules.
>>> start_text = "my silly sentence for examples."
>>> str.upper(start_text)  # <--Calling the upper() method from the built-in str class on start_text.
'MY SILLY SENTENCE FOR EXAMPLES.'


# Importing the math module
>>> import math

>>> math.pow(2,4)  # <--Calling the pow() function from the math module.
16.0

कमेंट

Python में कमेंट # से शुरू होते हैं, जो किसी स्ट्रिंग का हिस्सा नहीं होता, और लाइन खत्म होने पर समाप्त हो जाते हैं। कई दूसरी प्रोग्रामिंग भाषाओं के उलट, Python मल्टी-लाइन कमेंट मार्क सपोर्ट नहीं करता। कमेंट ब्लॉक की हर लाइन # अक्षर से शुरू होनी चाहिए।

डॉकस्ट्रिंग

किसी फंक्शन बॉडी का पहला स्टेटमेंट चाहें तो एक डॉकस्ट्रिंग हो सकता है, जो फंक्शन या ऑब्जेक्ट के उद्देश्य को संक्षेप में बताता है। डॉकस्ट्रिंग ट्रिपल डबल कोट्स (""") से घोषित की जाती हैं और कोड ब्लॉक के समान लेवल पर इंडेंट होती हैं:

# An example from PEP257 of a multi-line docstring
# reformatted to use Google style non-type hinted docstrings.
# Some additional details can be found in the Sphinx documentation:
# https://www.sphinx-doc.org/en/master/usage/extensions/napoleon.html#getting-started

def complex(real=0.0, imag=0.0):
    """Form a complex number.

    Keyword Arguments:
        real (float): The real part of the number (default 0.0)
        imag (float): The imaginary part of the number (default 0.0)
        
    """

    if imag == 0.0 and real == 0.0:
        return complex_zero

डॉकस्ट्रिंग को Sphinx जैसे ऑटोमेटेड डॉक्युमेंटेशन टूल पढ़ते हैं, और फंक्शन, मेथड या क्लास के नाम पर खास एट्रिब्यूट .__doc__ कॉल करके इन्हें पाया जा सकता है। डॉकस्ट्रिंग के सामान्य कन्वेंशन PEP257 में दिए गए हैं, लेकिन सटीक फॉर्मैट प्रोजेक्ट और टीम के हिसाब से बदलते हैं। Exercism के कॉन्सेप्ट अभ्यास बिना टाइप हिंट वाले कोड के लिए Google स्टाइल अपनाने की कोशिश करते हैं।

डॉकस्ट्रिंग हल्के यूनिट टेस्ट की तरह भी काम कर सकती हैं, जिन्हें आगे के किसी अभ्यास में समझाया जाएगा।

# An example on a user-defined function using a Google style docstring. 
>>> def raise_to_power(number, power):
    """Raise a number to an arbitrary power.

    Parameters:
        number (int): The base number.
        power (int): The power to raise the base number to.
    
    Returns:
        int: The number raised to the specified power.
    
    Takes a number and raises it to the specified power, returning the result.

    """

    return number ** power
...

# Calling the .__doc__ attribute of the function and printing the result.
>>> print(raise_to_power.__doc__)
Raise a number to an arbitrary power.

Parameters:
    number (int): The base number.
    power (int): The power to raise the base number to.

Returns:
    int: The number raised to the specified power.

Takes a number and raises it to the specified power, returning the result.