Python er et av de mye brukte programmeringsspråkene, spesielt innen datavitenskap. Med fremveksten av teknologi og datavitenskap har Python-bruken økt raskt over hele verden.
Språket er allsidig, fleksibelt, lett å feilsøke, kommer med omfattende biblioteker og rammeverk, og har et sterkt fellesskap, noe som gjør det til et eksepsjonelt valg for moderne applikasjoner. I tillegg er den svært lesbar, bruker enkel syntaks og er lett å lære sammenlignet med andre programmeringsspråk.
Imidlertid vil du fortsatt trenge litt hjelp mens du programmerer, siden du ikke kan huske alt selv om du forstår konseptet. Og hvis du fortsetter å søke etter ressurser for å fjerne tvilen din, er det tidkrevende.
Det er her Python-juksearket kommer inn i bildet. Vi har samlet noen av de beste juksearkene du kan referere til mens du programmerer, og hold deg unna enhver liten tvil som kan dukke opp, spesielt i de første årene.
Så nyt å sjekke ut disse Python-juksearkene og bokmerke dem i nettleseren din for å få tilgang til dem når du trenger dem.
Pythoncheatsheet.org: Dette er et omfattende Python-jukseark du kan referere til når du trenger hjelp. Den dekker Python grunnleggende, funksjoner, flytkontroll, unntakshåndtering, datastrukturer, lister, sett, løkker, feilsøking, YAML, JSON og konfigurasjonsfiler, dataklasser, kontekstbehandling, virtuelle miljøer og mer.
Perso.limsi.fr: Hvis du ønsker å få en rask titt på en referanse med Python-konsepter på en enkelt side, er dette juksearket for deg. Denne utmerkede referansen dekker Python 3-emner fra nybegynnernivå til middels, inkludert grunnleggende konsepter, moduler, konverteringer, beholdertyper, betingelser og mer.
Nettstedoppsett: Denne Python-juksen er tilgjengelig i PDF-format og inkluderer alle de grunnleggende og noen mellomliggende Python-konsepter. Emner som dekkes er datatyper, lage en streng, matematiske operatorer, definere funksjoner, lister, tupler, betingede utsagn, ordbøker, løkker, håndtering av unntak og feilsøking av feil.
DataCamp: Dette juksearket er enormt nyttig for nybegynnere i Python for datavitenskap. Den dekker datatyper, variabler, strenger, lister, Python-pakker for vitenskapelig databehandling, biblioteker, Numpy-matriser og mer.
Programmeringwithmosh.com: Mosh har en kjent YouTube-kanal hvor du kan lære Python gratis. Han har kuratert denne Python-juksen som dekker Python-kjernekonseptene som strenger, variabler, mottak av input, aritmetiske operasjoner, operatorer, if-setninger, looper, tupler, funksjoner, unntak, ordbøker, klasser, moduler, arv, pakker, standardbiblioteker, Pypi , og mer.
Python for datavitenskap: Igjen, dette er et fantastisk én-sides Python-jukseark for å lære det grunnleggende om dette programmeringsspråket, spesielt nyttig innen datavitenskap. Du kan få en rask sniktitt på datatyper og konverteringer, variabler og beregninger, lister og operasjoner og metoder, strenger og operasjonsmetoder, biblioteker, Numpy-matriser og installasjon av Python.
ehmatthes.github.io: Dette Python-juksearket er nyttig hvis du vil prøve øvelser for et spesifikt Python-emne eller mens du jobber med prosjekter. Den dekker syntaksregler og viktige begreper. Du kan vise enkeltark for å fokusere på ett enkelt emne om gangen og er også utskriftsvennlig. Den dekker lister, ordbøker, loops, if and while-setninger, funksjoner, klasser, kodetesting, unntak og filer, Pygame, Plotly, Django, Matplotlib og et bonusjukseark.
Ekte Python: Et annet omfattende Python-jukseark du kan referere til er fra Real Python. De har forklart grunnleggende Python-konsepter vakkert med syntaks og eksempler. Emnene den dekker er primitiver som tall, strenger og boolere; samlinger som lister og ordbøker, kontrollsetninger, looper og funksjoner.
Cheatografi: Dette er et 2-siders Python-jukseark som du raskt kan referere til under Python-prosjektet ditt. Den dekker Python sys-variabler, sys.argv, spesielle metoder, strengmetoder, filmetoder, listemetoder, Python os-variabler, DateTime-metoder og Python-indekser og -stykker.
gto76: Få tilgang til dette omfattende Python-juksearket fra GitHub og refer til det når du sitter fast. Skaperen har inkludert syntaks for hvert Python-konsept fra nybegynnere til avanserte nivåer. Den dekker lister, rekkevidde, enumerates, tuple, ordbøker, generator og iterator; datatyper, biblioteker som Numpy, Games, Data, Image, Audio, Logging, Scraping, etc., threading, introspeksjon, metaprogrammering, operatører og mer.
Konklusjon
Python-juksearkene vi har dekket i denne artikkelen tar sikte på å hjelpe deg med raske Python-konsepter fra grunnleggende til avanserte. Lagre dem som bokmerker og referer til dem mens du programmerer eller jobber med et prosjekt. Det vil spare deg for tid og forhindre at du blir sittende fast.
Trenger du å lære riktig? Sjekk ut disse Python-kursene.