Hướng dẫn can python be used as a procedural language? - python có thể được sử dụng làm ngôn ngữ thủ tục không?

Có, Python hỗ trợ cả đối tượng & nbsp; định hướng & nbsp; và thủ tục & nbsp; ngôn ngữ lập trình vì đây là ngôn ngữ lập trình cấp cao được thiết kế cho lập trình mục đích chung. Python là đa Paradigm, bạn có thể viết các chương trình hoặc thư viện chủ yếu là thủ tục, hướng đối tượng hoặc chức năng trong tất cả các ngôn ngữ này. Nó phụ thuộc vào những gì bạn có nghĩa là chức năng. Python có một số tính năng của ngôn ngữ chức năng. & NBSP;Object  Oriented and Procedural  Programming language as it is a high level programming language designed for general purpose programming. Python are multi-paradigm, you can write programs or libraries that are largely procedural, object-oriented, or functional in all of these languages. It depends on what you mean by functional. Python does have some features of a functional language. 

Các khái niệm của OOP như, các lớp, đóng gói, đa hình, kế thừa, v.v. trong Python làm cho nó như một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng. & Nbsp;

Theo cách tương tự, chúng ta có thể tạo chương trình thủ tục thông qua Python bằng cách sử dụng các vòng lặp, trong khi, v.v. và cấu trúc kiểm soát.

Thí dụ

class Rectangle:
   def __init__(self, length, breadth, unit_cost=0):
      self.length = length
      self.breadth = breadth
      self.unit_cost = unit_cost
   def get_perimeter(self):
       return 2 * (self.length + self.breadth)
   def get_area(self):
       return self.length * self.breadth
   def calculate_cost(self):
      area = self.get_area()
      return area * self.unit_cost
# breadth = 120 cm, length = 160 cm, 1 cm^2 = Rs 2000
r = Rectangle(160, 120, 2000)
print("Area of Rectangle: %s cm^2" % (r.get_area()))
print("Cost of rectangular field: Rs. %s " %(r.calculate_cost()))

Đầu ra

Area of Rectangle: 19200 cm^2
Cost of rectangular field: Rs. 38400000

Cập nhật vào ngày 30 tháng 3 năm 2019 22:30:26

• Câu hỏi và câu trả lời liên quan
• Sự khác biệt giữa lập trình theo thủ tục và đối tượng.
• Lập trình hướng đối tượng trong Python?
• Lập trình hướng đối tượng (OOP) là gì?
• Dữ liệu ẩn trong lập trình hướng đối tượng Python là gì?
• Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng
• Tại sao C ++ là ngôn ngữ định hướng đối tượng một phần?
• Các đường dẫn hệ thống tập tin hướng đối tượng trong Python (Pathlib)
• Mô hình dữ liệu hướng đối tượng
• Lập trình hướng đối tượng trong JavaScript là gì?
• Ngôn ngữ định hướng đối tượng V/s Ngôn ngữ lập trình theo định hướng theo định hướng.
• Giải thích ngắn gọn các khái niệm định hướng đối tượng trong Python?
• Sự khác biệt giữa ngôn ngữ thủ tục và phi thủ tục
• Java cũng không được định hướng đối tượng thuần túy như C ++
• Sự khác biệt giữa lập trình hướng đối tượng và lập trình dựa trên đối tượng là gì?
• Sự khác biệt giữa các ngôn ngữ thủ tục và phi thủ tục trong thiết kế trình biên dịch là gì?

Lưu ý: Bài đăng này ban đầu được xuất bản vào ngày 1 tháng 4 năm 2015. Nó đã được cập nhật để phản ánh sự phổ biến ngày càng tăng của Python. This post was originally published on April 1, 2015. It has been updated to reflect Python’s ever-increasing popularity.

Python từ lâu đã được các nhà phát triển phổ biến, nhưng ngôn ngữ lập trình đáng kính dường như đang có một khoảnh khắc. Sau nhiều năm chơi Fiddle thứ hai với Java, một số nguồn bây giờ đánh giá Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới.

Don lồng bỏ lỡ: Java vs Python: Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho bạn? Java vs. Python: Which Programming Language Is Best for You?

Trên thực tế, Spectrum của IEEE thậm chí còn có Python mở rộng sự dẫn đầu của nó so với C, C ++ và Java! Và họ đề xuất một vài lý do tại sao: Thứ nhất, khi các vi điều khiển hiện đại tiếp tục phát triển quyền lực, họ có sức mạnh để tổ chức một thông dịch viên Python, cho phép Python được liệt kê như một ngôn ngữ nhúng, lan truyền tầm với của nó. Thứ hai, Python có thể tận dụng việc sử dụng r giảm, tiếp tục củng cố sự thống trị của Python, trong việc xử lý thống kê và các ứng dụng dữ liệu lớn.

Tính linh hoạt của Python FTW

Trong số những lý do lớn nhất mà Python rất nóng là sự đơn giản tương đối và sự linh hoạt đáng kinh ngạc của nó. Một số ngôn ngữ lập trình có thể phù hợp với khả năng Python, phù hợp với phong cách mã hóa cụ thể của bạn, thay vì buộc bạn phải viết mã theo một cách nhất định.

Mặc dù Python yêu cầu bạn tuân thủ các quy ước nhất định, chẳng hạn như thêm không gian trắng (xem Hướng dẫn kiểu PEP-8) để dễ đọc và hiểu, nó vẫn giữ được sự linh hoạt để cho các nhà phát triển theo cách cảm thấy tự nhiên đối với họ. Mức độ thoải mái đó có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của nhà phát triển và giảm tiềm năng cho các lỗi.

Tính linh hoạt này có một lợi ích quan trọng khác: thay vì thực thi việc sử dụng một phong cách mã hóa cụ thể, nó cho phép các nhà phát triển nâng cao hơn sử dụng phong cách mà họ cảm thấy phù hợp nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Có bốn kiểu mã hóa python chính: bắt buộc, chức năng, định hướng đối tượng và thủ tục. . Hãy cùng xem những ưu và nhược điểm của mỗi phương pháp cũng như một số ví dụ.imperative, functional, object-oriented, and procedural. (Some people combine imperative and functional coding styles while others view them as completely separate styles.) You may or may not agree that all four forms are valid or even useful—but nevertheless Python makes them all available. Let’s take a look at the pros and cons of each approach as well as some examples.

Tổng quan ngắn gọn về bốn kiểu mã hóa Python

1. Chức năng: Mọi tuyên bố được coi là một phương trình toán học và bất kỳ dạng dữ liệu trạng thái hoặc thay đổi nào đều được tránh. Ưu điểm chính của phương pháp này là nó cho vay tốt để xử lý song song vì không có trạng thái nào để xem xét. Nhiều nhà phát triển thích phong cách mã hóa này cho đệ quy và tính toán Lambda. (Lưu ý rằng việc triển khai chương trình chức năng của Python lệch khỏi tiêu chuẩn đọc sách, không tinh khiết vì có thể duy trì trạng thái và tạo ra các tác dụng phụ nếu bạn không cẩn thận. Nếu bạn cần triển khai lập trình chức năng thuần túy, Haskell có thể là lựa chọn tốt hơn .) Every statement is treated as a mathematical equation and any forms of state or mutable data are avoided. The main advantage of this approach is that it lends itself well to parallel processing because there is no state to consider. Many developers prefer this coding style for recursion and for lambda calculus. (Note that Python’s implementation of functional programming deviates from the standard—read, is impure— because it’s possible to maintain state and create side effects if you’re not careful. If you need a pure functional programming implementation, Haskell may be a better choice.)
2. Bắt buộc: Tính toán được thực hiện như một thay đổi trực tiếp đối với trạng thái chương trình. Phong cách này đặc biệt hữu ích khi thao tác các cấu trúc dữ liệu và tạo ra mã thanh lịch nhưng đơn giản. Python thực hiện đầy đủ mô hình này. Computation is performed as a direct change to program state. This style is especially useful when manipulating data structures and produces elegant yet simple code. Python fully implements this paradigm.
3. Định hướng đối tượng: dựa vào các trường dữ liệu được coi là đối tượng và chỉ thao tác thông qua các phương pháp quy định. Python không hoàn toàn hỗ trợ mô hình này bởi vì nó có thể thực hiện các tính năng như ẩn dữ liệu (đóng gói), mà nhiều người tin là một yêu cầu chính của mô hình lập trình hướng đối tượng. Phong cách mã hóa này cũng ủng hộ việc tái sử dụng mã. Relies on data fields that are treated as objects and manipulated only through prescribed methods. Python doesn’t fully support this paradigm because it can’t implement features such as data hiding (encapsulation), which many believe is a primary requirement of the object-oriented programming paradigm. This coding style also favors code reuse.
4. Thủ tục: Các nhiệm vụ được coi là lần lặp từng bước trong đó các nhiệm vụ phổ biến được đặt trong các chức năng được gọi là cần thiết. Phong cách mã hóa này ủng hộ việc lặp lại, giải trình tự, lựa chọn và mô đun hóa. Python vượt trội trong việc thực hiện mô hình đặc biệt này. Tasks are treated as step-by-step iterations where common tasks are placed in functions that are called as needed. This coding style favors iteration, sequencing, selection, and modularization. Python excels in implementing this particular paradigm.

Tính linh hoạt của Python FTW

Thông thường, bạn đã chọn một kiểu mã hóa cụ thể để đáp ứng một nhu cầu cụ thể, nhưng sử dụng một vấn đề phổ biến làm ví dụ giúp so sánh các phong cách khác nhau dễ dàng hơn. Ví dụ của chúng tôi được thiết kế để tính tổng của danh sách sau:

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

1. Sử dụng kiểu mã hóa chức năng

Phong cách mã hóa chức năng đối xử với mọi thứ như một phương trình toán học. Hai cách phổ biến nhất để tính tổng của my_list sẽ là sử dụng hàm cục bộ hoặc biểu thức lambda. Ở đây, cách thức bạn làm điều đó với một chức năng cục bộ trong Python 3.6:my_list would be to use a local function or a lambda expression. Here’s how you’d do it with a local function in Python 3.6:

import functools

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

def add_it(x, y):

    return (x + y)

sum = functools.reduce(add_it, my_list)

print(sum)

Gói chức năng cung cấp quyền truy cập vào các chức năng bậc cao để thao tác dữ liệu. Tuy nhiên, bạn không luôn luôn sử dụng nó để thực hiện lập trình chức năng với Python. Dưới đây, một ví dụ đơn giản sử dụng my_list có chức năng Lambda:my_list with a lambda function:

square = lambda x: x**2

double = lambda x: x + x



print(list(map(square, my_list)))

print(list(map(double, my_list)))

Như bạn có thể thấy, biểu thức Lambda đơn giản hơn (hoặc, ít nhất, ngắn hơn) so với cách tiếp cận thủ tục tương tự. Tại đây, một phiên bản chức năng Lambda của functools.reduce () CALL:functools.reduce() call:

import functools

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

sum = functools.reduce(lambda x, y: x + y, my_list)

print(sum)

2. Sử dụng phong cách mã hóa bắt buộc

Trong chương trình bắt buộc, bạn tập trung vào cách một chương trình vận hành. Các chương trình thay đổi thông tin nhà nước khi cần thiết để đạt được mục tiêu. Ở đây, một ví dụ sử dụng my_list:my_list:

sum = 0

for x in my_list:

    sum += x

print(sum)

Không giống như các ví dụ trước, giá trị của tổng thay đổi với mỗi lần lặp của vòng lặp. Kết quả là, tổng có trạng thái. Khi một biến có trạng thái, một cái gì đó phải duy trì trạng thái đó, điều đó có nghĩa là biến được gắn với một bộ xử lý cụ thể. Mã hóa bắt buộc hoạt động trên các ứng dụng đơn giản, nhưng mã thực thi quá chậm để có kết quả tối ưu trên các ứng dụng khoa học dữ liệu phức tạp.sum changes with each iteration of the loop. As a result, sum has state. When a variable has state, something must maintain that state, which means that the variable is tied to a specific processor. Imperative coding works on simple applications, but code executes too slowly for optimal results on complex data science applications.

3. Sử dụng kiểu mã hóa hướng đối tượng

Mã hóa hướng đối tượng là tất cả về việc tăng khả năng sử dụng mã của ứng dụng và giúp dễ hiểu hơn. Việc đóng gói mà định hướng đối tượng cung cấp cho phép các nhà phát triển coi mã là một hộp đen. Sử dụng các tính năng định hướng đối tượng như kế thừa giúp mở rộng chức năng của mã hiện có dễ dàng hơn. Đây là ví dụ my_list ở dạng hướng đối tượng:my_list example in object-oriented form:

class ChangeList(object):

    def __init__(self, any_list):

        self.any_list = any_list

    def do_add(self):

      self.sum = sum(self.any_list)

create_sum = ChangeList(my_list)

create_sum.do_add()

print(create_sum.sum)

Trong trường hợp này, created_sum là một ví dụ của Changelist. Các hoạt động bên trong của Changelist don lồng vấn đề đối với người sử dụng nó. Tất cả những gì thực sự quan trọng là bạn có thể tạo một thể hiện bằng danh sách và sau đó gọi phương thức DO_ADD () để xuất tổng của các yếu tố danh sách. Bởi vì các hoạt động bên trong được ẩn, ứng dụng tổng thể dễ hiểu hơn.create_sum is an instance of ChangeList. The inner workings of ChangeList don’t matter to the person using it. All that really matters is that you can create an instance using a list and then call the do_add() method to output the sum of the list elements. Because the inner workings are hidden, the overall application is easier to understand.

4. Sử dụng phong cách mã hóa thủ tục

Phong cách thủ tục dựa trên các cuộc gọi thủ tục để tạo mã được mô đun hóa. Cách tiếp cận này đơn giản hóa mã ứng dụng của bạn bằng cách chia nó thành các phần nhỏ mà nhà phát triển có thể xem dễ dàng. Mặc dù mã hóa thủ tục là một hình thức phát triển ứng dụng cũ hơn, nhưng nó vẫn là một cách tiếp cận khả thi cho các nhiệm vụ cho vay để thực hiện từng bước. Ở đây, một ví dụ về kiểu mã hóa thủ tục bằng cách sử dụng my_list:my_list:

def do_add(any_list):

    sum = 0

    for x in any_list:

        sum += x

    return sum

print(do_add(my_list))

Việc sử dụng một hàm, do_add (), đơn giản hóa mã tổng thể trong trường hợp này. Việc thực hiện vẫn còn có hệ thống, nhưng mã dễ hiểu hơn vì nó bị chia thành các khối. Tuy nhiên, mã này phải chịu các vấn đề tương tự như mô hình bắt buộc trong đó việc sử dụng các tùy chọn thực thi giới hạn trạng thái, điều đó có nghĩa là phương pháp này có thể không sử dụng phần cứng một cách hiệu quả khi giải quyết các vấn đề phức tạp.do_add(), simplifies the overall code in this case. The execution is still systematic, but the code is easier to understand because it’s broken into chunks. However, this code suffers from the same issues as the imperative paradigm in that the use of state limits execution options, which means that this approach may not use hardware efficiently when tackling complex problems.

Chọn một phong cách mã hóa

Các nhà phát triển sẽ khác nhau về phong cách mã hóa, tất cả mọi người đều có ý kiến ​​về phong cách nào là tốt nhất. (Tôi đã liệt kê bốn phong cách theo thứ tự ưu tiên cá nhân của tôi.)

Điều tuyệt vời về Python là nó cho phép bạn chọn một mô hình lập trình phù hợp nhất với bạn trong một tình huống nhất định. Nó thậm chí có thể trộn và kết hợp các mô hình trong một ứng dụng Python miễn là bạn nhớ giữ các gói giới hạn ở đầu vào và đầu ra (giữ mô -đun mã). Không có quy tắc nào nói rằng bạn có thể kết hợp các phong cách khi cần thiết. Python không dừng lại ở giữa việc diễn giải ứng dụng của bạn và hiển thị lỗi kiểu khi bạn trộn các kiểu.

Nếu bạn không chắc chắn kiểu mã nào sẽ hoạt động tốt nhất cho một nhiệm vụ nhất định, hãy thử một số kiểu để xác định loại nào giúp bạn giải quyết vấn đề nhanh nhất và với mã ít phức tạp nhất. Một lần nữa, bạn có thể thấy rằng một phong cách duy nhất không thực sự giải quyết vấn đề và bạn muốn kết hợp một số phong cách trên cùng một ứng dụng.

Cuối cùng, khi bạn tìm thấy một giải pháp hiệu quả cho một vấn đề, hãy chắc chắn ghi lại rõ ràng nó để bạn hoặc một lập trình viên khác có thể làm việc trên đó mà không phải phát minh lại bánh xe. Điều đó đặc biệt quan trọng khi trộn các kiểu lập trình vì sự gia tăng tính linh hoạt đôi khi có thể làm giảm độ rõ ràng.

Được thực hiện đúng, hôm nay vấn đề đã được giải quyết có thể trở thành mẫu tiết kiệm thời gian vào ngày mai về việc chọn đúng phong cách lập trình Python.

Python có phải là một ngôn ngữ thủ tục không?

Là Python khai báo hay thủ tục?

Python là OOP hay SOP?

Lập trình định hướng thủ tục trong Python là gì?