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python函数编程论文 python论文1500字

万字干货,Python语法大合集,一篇文章带你入门

这份资料非常纯粹,只有Python的基础语法,专门针对想要学习Python的小白。

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Python中用#表示单行注释,#之后的同行的内容都会被注释掉。

使用三个连续的双引号表示多行注释,两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。

Python当中的数字定义和其他语言一样:

我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。

这里要注意的是,在Python2当中,10/3这个操作会得到3,而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数,所以Python会自动执行整数的计算,帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3,就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了,可以不用关心其中的细节。

但问题是Python是一个 弱类型 的语言,如果我们在一个函数当中得到两个变量,是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果,这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候,往往都需要手工加上类型转化符,将被除数转成浮点数。

在Python3当中拨乱反正,修正了这个问题,即使是两个整数相除,并且可以整除的情况下,得到的结果也一定是浮点数。

如果我们想要得到整数,我们可以这么操作:

两个除号表示 取整除 ,Python会为我们保留去除余数的结果。

除了取整除操作之外还有取余数操作,数学上称为取模,Python中用%表示。

Python中支持 乘方运算 ,我们可以不用调用额外的函数,而使用**符号来完成:

当运算比较复杂的时候,我们可以用括号来强制改变运算顺序。

Python中用首字母大写的True和False表示真和假。

用and表示与操作,or表示或操作,not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和!。

在Python底层, True和False其实是1和0 ,所以如果我们执行以下操作,是不会报错的,但是在逻辑上毫无意义。

我们用==判断相等的操作,可以看出来True==1, False == 0.

我们要小心Python当中的bool()这个函数,它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数,那么 只有0会被视作是False,其他所有数值都是True :

Python中用==判断相等,表示大于,=表示大于等于, 表示小于,=表示小于等于,!=表示不等。

我们可以用and和or拼装各个逻辑运算:

注意not,and,or之间的优先级,其中not and or。如果分不清楚的话,可以用括号强行改变运行顺序。

关于list的判断,我们常用的判断有两种,一种是刚才介绍的==,还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断,那么这两者有什么区别呢?我们来看下面的例子:

Python是全引用的语言,其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ,而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子,如果我们把引用比喻成地址的话,is就是判断两个变量的是否指向同一个地址,比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。

显然,住在同一个地址的人一定都叫张三,但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三,也可以叫不同的名字。所以如果a is b,那么a == b一定成立,反之则不然。

Python当中对字符串的限制比较松, 双引号和单引号都可以表示字符串 ,看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号,因为写起来方便。

字符串也支持+操作,表示两个字符串相连。除此之外,我们把两个字符串写在一起,即使没有+,Python也会为我们拼接:

我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符,用 len 来计算字符串的长度。

我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ,并且在格式操作当中也支持运算,比如可以嵌套上len函数等。不过要注意,只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最后是None的判断,在Python当中None也是一个对象, 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的,既然所有的None都指向同一个地址,我们需要判断一个变量是否是None的时候,可以使用is来进行判断,当然用==也是可以的,不过我们通常使用is。

理解了None之后,我们再回到之前介绍过的bool()函数,它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ,否则都是True。比如0,"",[], {}, ()等。

除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。

Python当中的标准输入输出是 input和print 。

print会输出一个字符串,如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ,如果想要以不同的字符结尾代替换行,可以传入end参数:

使用input时,Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串,会被当成提示输出:

Python支持 三元表达式 ,但是语法和C++不同,使用if else结构,写成:

上段代码等价于:

Python中用[]表示空的list,我们也可以直接在其中填充元素进行初始化:

使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素:

list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素,如果是负数,则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素,-2表示倒数第二个,以此类推。如果访问的元素超过数组长度,则会出发 IndexError 的错误。

list支持切片操作,所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片,注意,这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取,我们也可以额外再加入一个参数表示步长,比如[1:5:2]表示从1号位置开始,步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。

如果我们要指定一段区间倒序,则前面的start和end也需要反过来,例如我想要获取[3: 6]区间的倒序,应该写成[6:3:-1]。

只写一个:,表示全部拷贝,如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素,或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ,index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。

list可以进行加法运算,两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法:

我们想要判断元素是否在list中出现,可以使用 in关键字 ,通过使用len计算list的长度:

tuple和list非常接近,tuple通过()初始化。和list不同, tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple,会引发TypeError异常。

由于小括号是有改变优先级的含义,所以我们定义单个元素的tuple, 末尾必须加上逗号 ,否则会被当成是单个元素:

tuple支持list当中绝大部分操作:

我们可以用多个变量来解压一个tuple:

解释一下这行代码:

我们在b的前面加上了星号, 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下,将剩下的元素都赋值给b。

补充一点,tuple本身虽然是不可变的,但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple:

我们虽然不能往a当中添加或者删除元素,但是a当中含有一个list,我们可以改变这个list类型的元素,这并不会触发tuple的异常:

dict也是Python当中经常使用的容器,它等价于C++当中的map,即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。

对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。

dict的key必须为不可变对象,所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ,否则会抛出异常:

我们同样用[]查找dict当中的元素,我们传入key,获得value,等价于get方法。

我们可以call dict当中的keys和values方法,获取dict当中的所有key和value的集合,会得到一个list。在Python3.7以下版本当中,返回的结果的顺序可能和插入顺序不同,在Python3.7及以上版本中,Python会保证返回的顺序和插入顺序一致:

我们也可以用in判断一个key是否在dict当中,注意只能判断key。

如果使用[]查找不存在的key,会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常,只会得到一个None :

setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value,如果key已经存在,则不会覆盖它:

我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict,比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖,a当中不存在的key会被插入进来:

我们一样可以使用del删除dict当中的元素,同样只能传入key。

Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict:

set是用来存储 不重复元素 的容器,当中的元素都是不同的,相同的元素会被删除。我们可以通过set(),或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候,必须要传入数据,否则Python会将它和dict弄混。

set当中的元素也必须是不可变对象,因此list不能传入set。

可以调用add方法为set插入元素:

set还可以被认为是集合,所以它还支持一些集合交叉并补的操作。

set还支持 超集和子集的判断 ,我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集:

和dict一样,我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。

Python当中的判断语句非常简单,并且Python不支持switch,所以即使是多个条件,我们也只能 罗列if-else 。

我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容,这也是Python当中基本的循环方式。

如果我们要循环一个范围,可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列,比如range(10),表示[0, 10)区间内的所有整数:

如果我们传入两个参数,则 代表迭代区间的首尾 。

如果我们传入第三个元素,表示每次 循环变量自增的步长 。

如果使用enumerate函数,可以 同时迭代一个list的下标和元素 :

while循环和C++类似,当条件为True时执行,为false时退出。并且判断条件不需要加上括号:

Python当中使用 try和except捕获异常 ,我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except,还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 :

在Python当中我们经常会使用资源,最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ,但是如果我们手动来编码,经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常,还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理,使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。

以下是with的几种用法和功能:

凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ,它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍,想要了解迭代器的具体内容,请移步传送门:

Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力

当我们调用dict当中的keys方法的时候,返回的结果就是一个可迭代对象。

我们 不能使用下标来访问 可迭代对象,但我们可以用iter将它转化成迭代器,使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型,变成一个list。

使用def关键字来定义函数,我们在传参的时候如果指定函数内的参数名, 可以不按照函数定义的顺序 传参:

可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数,参数会被转化成list:

也可以指定任意长度的关键字参数,在参数前加上**表示接受一个dict:

当然我们也可以两个都用上,这样可以接受任何参数:

传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict:

Python中的参数 可以返回多个值 :

函数内部定义的变量即使和全局变量重名,也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量,需要加上 global 关键字,表示这是一个全局变量:

Python支持 函数式编程 ,我们可以在一个函数内部返回一个函数:

Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ,使用:作为分隔,:前面表示匿名函数的参数,:后面的是函数的返回值:

我们还可以将函数作为参数使用map和filter,实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用,具体可以查看之前的文章:

五分钟带你了解map、reduce和filter

我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化:

使用 import语句引入一个Python模块 ,我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。

我们也可以使用from import的语句,单独引入模块内的函数或者是类,而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容(不推荐这么干)

可以使用as给模块内的方法或者类起别名:

我们可以使用dir查看我们用的模块的路径:

这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件,那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的,不小心会导致很多奇怪的bug。

我们来看一个完整的类,相关的介绍都在注释当中

以上内容的详细介绍之前也有过相关文章,可以查看:

Python—— slots ,property和对象命名规范

下面我们来看看Python当中类的使用:

这里解释一下,实例和对象可以理解成一个概念,实例的英文是instance,对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。

继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ,并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性,并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中,使用import引入,一样可以实现继承。

我们创建一个蝙蝠类:

我们再创建一个蝙蝠侠的类,同时继承Superhero和Bat:

执行这个类:

我们可以通过yield关键字创建一个生成器,每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行:

除了yield之外,我们还可以使用()小括号来生成一个生成器:

关于生成器和迭代器更多的内容,可以查看下面这篇文章:

五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力

我们引入functools当中的wraps之后,可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下,在外面包装一层其他的逻辑:

装饰器之前也有专门的文章详细介绍,可以移步下面的传送门:

一文搞定Python装饰器,看完面试不再慌

不知道有多少小伙伴可以看到结束,原作者的确非常厉害,把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话,那么Python这门语言就算是入门了。

如果你之前就有其他语言的语言基础,我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的,也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法,知道大概有哪些操作,剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。

根据我的经验,在学习一门新语言的前期,不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。

最后,我这里有各种免费的编程类资料,有需要的及时私聊我,回复"学习",分享给大家,正在发放中............

优化Python编程的4个妙招

1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝

Pandas 库已经非常优化了,但是大部分人都没有发挥它的最大作用。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特征工程,即用已有特征创造新特征。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply(),即Pandas中的apply函数。

在Pandas.apply()中,可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一,它能根据所需条件分隔数据。之后便能将其有效应用到数据处理任务中。

2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧

所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法。

很多时候,数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法。

3. Python函数向量化

另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化。这意味着新建函数会应用于输入列表,并返回结果数组。在Python中使用向量化能至少迭代两次,从而加速计算。

事实上,这样不仅能加速代码运算,还能让代码更加简洁清晰。

4. Python多重处理

多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器。

此处将数据处理分成多个任务,让它们各自独立运行。处理庞大的数据集时,即使是apply函数也显得有些迟缓。

关于优化Python编程的4个妙招,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

人机界面属于哪个库

Python库之图形用户界面

Python库之游戏开发

Python库之虚拟现实

Python库之图形艺术

二、Python库之图形用户界面

2.1 PyQt5

提供了创建Qt5程序的Python API接口

Qt是非常成熟的跨平台桌面应用开发系统,完备GUI

推荐的Python GUI开发第三方库

2.2 wxPython

提供了专用于Python的跨平台GUI开发框架

理解数据类型与索引的关系,操作索引即操作数据

Python最主要的数据分析功能库,基于Numpy开发

import wx

app = wx.App(False)

frame = wx.Frame(None, wx.ID_ANY, "Hello World") frame.Show(True)

app.MainLoop()

2.3 PyGObject

提供了整合GTK+、WebKitGTK+等库的功能

GTK+:跨平台的一种用户图形界面GUI框架

实例:Anaconda采用该库构建GUI

import gi

gi.require_version("Gtk", "3.0")

from gi.repository import Gtk

window = Gtk.Window(title="Hello World")

window.show()

window.connect("destroy", Gtk.main_quit)

Gtk.main()

三、Python库之游戏开发

3.1 PyGame

提供了基于SDL的简单游戏开发功能及实现引擎

理解游戏对外部输入的响应机制及角色构建和交互机制

Python游戏入门最主要的第三方库

3.2 Panda3D

Panda3D: 开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库,

一个3D游戏引擎,提供Python和C++两种接口

支持很多先进特性:法线贴图、光泽贴图、卡通渲染等

由迪士尼和卡尼基梅隆大学共同开发

3.3 cocos2d

ocos2d: 构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架,

提供了基于OpenGL的游戏开发图形渲染功能

支持GPU加速,采用树形结构分层管理游戏对象类型

适用于2D专业级游戏开发

四、Python库之虚拟现实

4.1 VR Zero

提供大量与VR开发相关的功能

针对树莓派的VR开发库,支持设备小型化,配置简单化

非常适合初学者实践VR开发及应用

4.2 pyovr

针对Oculus VR设备的Python开发库

基于成熟的VR设备,提供全套文档,工业级应用设备

Python+虚拟现实领域探索的一种思路

4.3 Vizard

专业的企业级虚拟现实开发引擎

提供详细的官方文档

支持多种主流的VR硬件设备,具有一定通用性

五、Python库之图形艺术

5.1 Quads

对图片进行四分迭代,形成像素风

可以生成动图或静图图像

简单易用,具有很高展示度

5.2 ascii_art

将普通图片转为ASCII艺术风格

输出可以是纯文本或彩色文本

可采用图片格式输出

5.3 turtle

六、单元小结

6.1 从人机交互到艺术设计

PyQt5、wxPython、PyGObject

PyGame、Panda3D、cocos2d

VR Zero、pyovr、Vizard

Quads、ascii_art、turtle

相关资源:covid19:通过使用Python和Plotly构建的交互式图表探索加拿大的CO...

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一、介绍 Pygame是一个利用SDL库实现的模块。SDL全称Simple DirectMedia Layer,是一套开放源代码的跨平台多媒体开发库,使用C语言写成。SDL提供了数种控制图像、声音、输出入的函数,让开发者只要相同或者相似的代码就能开发出多个平台,比如Linux、Windows、Mac OSX等的应用程序。 二、下载 Pygame官网:...

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python 人机交互 输入输出以及格式处理

输入函数:input() ; 输出函数:print() 例子: x = input('请输入:') input 函数接收的是字符串。 将字符串转化为int 型方式 例子: x = input('请输入x的值:') y = input('请输入y的值: ') z = x + y print(z) 运行程序: 请输入x的值:1 请输入y的值:1 11 #打印变量z结果 x = input('请输入x的值:') y = input('请输入y的值: ') z = int(x) + int

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热门推荐 python编程(关于cocos2d)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 做游戏的同学大约对cocos2dx不会陌生,基本上做2d游戏都会用到这一款引擎。但是下载cocos2dx非常麻烦,不光文件很大,还要配置visual studio,所以我在想要是linux下面也有一款类似的软件就好了。所以,趁周末找了找,没想到还真有,这就是python版本的coco

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Pygame精灵和碰撞检测

在开始学习相关知识点之前,我们有必要先学习精灵和碰撞检测的含义。 精灵(英文译为 Sprite),其实在一个游戏程序中,精灵本质指的是一张张小尺寸的图片,比如游戏中的各种道具、人物、场景装饰等,它们都可以看做成一张张小的“精灵”图。除此之外,人物的移动也可以看做是一系列小精灵图构成的序列(按帧组成的序列) 如果将逐帧分解后的动作,按照一定的频率播放,那么就形成了动画精灵,您将会看到雄鹰展翅高飞、人在策马奔腾、运动员奋力跳远。 精灵有个特点就是允许精灵之间进行交互,也称之为碰撞,而碰撞检测,指的就是检测两个精

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python人机交互界面设计_python做一个gui

本人是做接口测试的,而很多接口现在对于安全方面有了很大的重视,所以往往在接口层上做了一些加密,比如MD5、AES、SHA之类的加密,而每次加密,都是自己利用python编写脚本而生成sign值,这往往对于自己在工具效率上无法提高,所以就产生了自己编写一个简单的加密+请求接口的小工具的想法。因为本人现在主要是以python为主,所以在选择的时候,就从这方面入手。许多人在学习如何创建一个 GUI 应用...

用Python编写一个程序,使用for循环输出0~10之间的整数

想要实现从 0 到 10 的累加,可以执行如下代码:

print("计算 0+2+...+10 的结果为:")

#保存累加结果的变量result = 0

#逐个获取从 0到 10 这些值,并做累加操作

for i in range(0,10):

result += iprint(result)

上面代码中,使用了 range() 函数,此函数是 Python 内置函数,用于生成一系列连续整数,多用于 for 循环中。

扩展资料:

使用Python编程时的注意事项:

1、初始变化量

在Python里,一个表达式中的名字在它被赋值之前是没法使用的。这是有意而为的:这样能避免一些输入失误,同时也能避免默认究竟应该是什么类型的问题(0,None,””,[],?)。记住把计数器初始化为0,列表初始化为[],以此类推。

2、从第一列开始

确保把顶层的,未嵌套的代码放在最左边第一列开始。这包括在模块文件中未嵌套的代码,以及在交互提示符中未嵌套的代码。Python使用缩进的办法来区分嵌套的代码段,因此在你代码左边的空格意味着嵌套的代码块。除了缩进以外,空格通常是被忽略掉的。


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