版权声明:博客追求原创,如果有借鉴尽量都在文后注明 https://blog.csdn.net/DefaultTest/article/details/80458778

# 这门课程是我最强烈推荐的python入门课程之一。原因有三:其一,其更加关注编程的思想,极具有启发性;其二,”小“但系统,可扩展性强;其三,有配套线上练习和测试。

# 本文将每次更新一个章节,直到课程结束。

# 本文从5.28--6.7日,历时11天,基本更新完毕,后面还有两张不属于python基础,后续将以demo的方式进行详细讲解。


第一章:程序设计基本方法

计算机与程序设计

  1. 计算机是根据指令操作数据的设备
  2. 计算机发展参照摩尔定律,表现为指数形式

编译和解释

  1. 计算机执行源程序两种方式:编译和解释
  2. 编译:将源代码一次性转换成目标代码的过程。执行编译过程的程序叫编译器(compiler)。
  3. 解释:将原代码逐条转换成目标代码同时逐条运行的过程。执行解释过程的程序叫解释器(interpreter)。
  4. 静态语言:使用编译执行的编程语言(C/C++,java)
  5. 脚本语言:使用解释执行的编程语言(Python,JavaScript,PHP)

程序的基本写法

  1. IPO:
  2. input输入:文件输入、控制台输入、交互输入、内部参数输入等。
  3. process处理(主要逻辑):算法(灵魂)
  4. output输出:控制台、文件、网络、操作系统内部变量等输出。

计算机编程

能够训练思维:
  1. 编程体现一种抽象交互、自动化执行的思维方式
  2. 计算思维:区分逻辑思维和实证思维的第三种思维模式。

计算机编程

python环境配置

实例1 --温度转换

题目本身简单,但学会这种思维,其他常见的"转换"问题解决方法同理。

Python程序语法元素分析

程序的格式框架

  1. python中用"缩进"表达程序的语法框架,表达代码间包含关系的唯一手段
  2. 注释:用于提高代码可读性的辅助文字,不被执行。

命名与保留字

  1. 变量:用来保存和表示数据的占位符号,变量采用标识符(名字)来表示。
  2. 命名:数字字母下划线。
  3. "注意":大小写敏感,数字不能放开头,不与保留字同。
  4. python中共有33个保留字,查询方法:
  5. ```
  6. import keyword
  7. print(keyword.kwlist)
  8. ```

数据类型

  1. 字符串:由0个或多个字符组成的"有序"字符序列。# 有序-->可以索引、切片
  2. 整数:数学中的整数
  3. 浮点数:数学中的实数,带有小数点部分
  4. 列表:由0个或多个数据组成的"有序"序列

语句与函数

  1. 赋值语句
  2. 分支语句
  3. 函数

Python程序的输入输出

  1. input()控制台输入
  2. print()控制台输出,格式化
  3. 注:这两兄弟,在控制台显示的时候,一个添加引号形成字符串,一个将字符串自动去掉引号。
  4. 补充:"eval()"去掉参数最外侧引号并执行余下语句的函数

温度转换代码分析

第二章 Python基本图形绘制

2.1 深入理解Python语言

2.1.1计算机技术的演进

  1. 1946-1981:计算机系统结构时代(35年):
  2. 1981-2008:网络和视窗时代(27年)
  3. 2008-2016:复杂信息系统时代(8年)
  4. 2016- :人工智能时代
  5. 计算能力问题-->交互问题-->数据问题-->人类的问题

2.1.2编程语言的多样初心

  1. C: 性能
  2. Java:跨平台
  3. C++: 大规模程序
  4. VB: 桌面应用
  5. Python:计算时代演进的选择

Python语言的特点

  1. 通用语言
  2. 脚本语言
  3. 开源、跨平台、多模型语言

  1. C/C++:python归python ,c归c
  2. Java:针对特定开发和岗位需求
  3. HTML/CSS/JS:不可替代的前端技术,全栈能力
  4. 其他语言: R/Go/Matlab等,特定领域

工具决定思维:关注工具变革的力量!

超级语言的诞生

  1. 机器语言 --> 代码直接执行,与CPU有关
  2. 汇编语言 --> 助记符,汇编器,与CPU有关
  3. 高级语言 --> 编译器,与CPU无关
  4. 超级语言 --> 整合已有程序,庞大计算生态

== python是唯一的超级语言! ==

2.2 实例2:Python蟒蛇绘制

== import turtle == 导入海归绘图库

"举一反三:"

  1. Python蟒蛇绘制问题是各类图形绘制问题的代表
  2. --圆形绘制、五角星绘制、国旗绘制、机器猫绘制...

2.3 模块1:turtle库的调用

2.3.1 turtle库基本介绍

  1. --注:turtle库是turtle绘图体系的python实现
  2. --1969年诞生,是python标准库之一,入门级图形绘制函数库
  3. --Python计算生态 = 标准库 + 第三方库
  4. -库Library、包Package、模快Module,统称模块

2.3.2 turtle绘图窗体布局


  1. turltle.setup(width, height, startx, starty)
  2. --注:4个参数后两个可选,不选则默认在窗口的正中间,setup()不是必须的

2.3.3 turtle空间坐标体系

  1. --1)绝对坐标:和数学中的坐标系(象限)知识相同
  2. --turtle.goto(x,y)
  3. --2)海龟坐标:后退<-->前进;左侧<-->右侧
  4. --3)空间坐标体系:turtle.bk(d),turtle.fd(d),burtle.circle(r,angle)

2.3.4 turtle角度坐标体系

  1. --1)绝对角度:0/360,90/-270,180/-180,270/-90
  2. --turtle.seth(angle):改变海龟行进方向,angle为绝对度数,只改变方向不前进。
  3. --2)海龟角度:turtle.left(angle),turtle.right(angle)

2.3.5 RGB色彩体系

  1. --RGB指 红 蓝 绿 组合
  2. --RGB整数值,小数值
  3. --turtle.colormode(mode),默认小数值

2.4 turtle程序语法元素分析

2.4.1 库引用和 import

  1. import turtle
  2. turtle. 格式:<a>.<b>()
  3. <库名>.<函数名>(<函数参数>)
  4. 或 <库别名>.<函数名>(<函数参数>)

2.4.2 画笔控制函数

  1. penup(),pendown(),pensize(),pencolor()
  2. 别名:pu(),pd()
  3. pensize(width) --> 别名:width(width)
  4. pencolor(color) 颜色字符串、rgb值(三个小数值,或 一个元组小数值)

2.4.3 运动控制函数

  1. fd(),circle(r,extent=None)
  2. --r:默认圆心在海龟左侧r距离的位置
  3. --extent:绘制角度,默认是360度整圆

2.4.4 方向控制函数

  1. turtle.setheading(angle) 别名: seth(angle)
  2. turtle.left(),turtle.right()

第三章 基本数据类型

3.1 数字类型及操作

  1. --3.1.1整数类型:与数学中概念一致,+|-均可,无范围限制
  2. --pow(x,y)函数
  3. --3.1.2 4种进制表示形式:
  4. 十进制,二进制(0b,0B开头),八进制(0o,0O开头),十六进制(0x,0X)
  5. --3.1.3浮点数类型:浮点数范围和小数精度都存在限制,但常规计算可以忽略
  6. 浮点数间运算存在不确定尾数,发生在10E-16左右,不是bug
  7. -- round(x,d):对x四舍五入,d是小数截取位数。用于浮点数间运算及比较。
  8. -- 浮点数采用科学计数法表示<a>e<b>
  9. --3.1.4复数类型:Z.real获得实部,Z.imag获得虚部
  10. --3.1.5数值运算操作符:类型间可以混合运算,生成结果为“最宽”类型。
  11. --数值运算函数:
  12. -- abs(x) 绝对值
  13. -- divmod(x,y) => 同时输出商和余数
  14. -- pow(x,y[,z]) => 幂余,(x**y)%z
  15. -- round(x[,d]) => 四舍五入,d小数位数,默认为0
  16. -- max()最大值
  17. -- min()最小值
  18. -- int(x)
  19. -- float()
  20. -- complex(x)

3.2 实例3:天天向上的力量

  1. - GRIT,坚毅,对长期目标的持续激情及持久耐力
  2. - GRIT是获得成功最重要的因素之一,牢记天天向上的力量

3.3 字符串类型及操作

3.3.1 字符串类型的表示

  1. -- 单引号,双引号;三引号
  2. -- 索引 [M]
  3. -- 切片 [M,N,K]
  4. -- 转义字符:\b回退,\n换行,\r回车(光标移到本行行首)

3.3.2 字符串操作符

  1. -- + 字符串拼接
  2. -- * 复制n次字符串
  3. -- in

3.3.3 字符串处理函数

  1. -- len(x)
  2. -- str(x) 任意类型所对应的字符串形式
  3. -- hex(x)或oct(x) 整数x的十六进制或八进制小写形式字符串
  4. -- chr(u) u为Unicode编码,返回其对应的字符
  5. -- ord(x) x为字符,返回其对应的Unicode编码

3.3.4 字符串处理方法

  1. -- S.lower()或S.upper() 返回字符串副本,全部字符小写/大写
  2. -- S.split(sep=None) 返回一个列表,由str根据sep被分隔部分组成
  3. -- S.count(sub) 返回子字符串sub在str中出现的次数
  4. -- S.replace(old,new)
  5. -- S.center(width[,fillchar])
  6. -- S.strip(chars)从str中去掉在其左侧和右侧chars中列出的字符。
  7. -- S.join(iter) 在iter变量除最后元素外每个元素增加一个S。例如:','.join("12345") #主要用于字符串分割

3.3.5 字符串类型的格式化

  1. "{<参数序号>:<格式控制标记>}"
  2. :<填充><对齐><宽度><,><.精度><类型>

3.4 模块2:time库的使用

3.4.1 time库的基本介绍

  1. 时间获取:time() ctime() gmtime()
  2. 时间格式化: strftime() strptime()
  3. 程序计时:sleep(),perf_counter()

3.4.2 时间获取

  1. .time() 获取当前时间戳,即计算计算机内部时间值,浮点数。
  2. .ctime()获取当前时间并以易读方式表示,返回字符串
  3. .gmtime()获取当前时间,表示为计算机可处理的时间格式

3.4.3 时间格式化

  1. .strftime(tpl,ts) : tpl是格式化模板字符串,用来定义输出效果,ts是计算机内部时间类型变量
  2. t = time.gmtime()
  3. time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", t)
  1. t = time.gmtime()
  2. time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", t)
  3. timeStr = "2018-01-26 12:55:20"
  4. time.strptime(timeStr,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")

3.4.4 程序计时应用

  1. start = time.perf_counter()
  2. end = time.perf_counter()
  3. end - start
  4. sleep(s) s拟休眠时间,单位是秒,可以是浮点数

3.5 实例4:文本进度条

  1. 这里理解一个重要的系统概念:刷新
  2. 本质:用后打印的字符串覆盖之前的字符串。不能换行(end=),要能回退\r
  1. # TextProBarV3.py
  2. import time
  3. scale = 50
  4. print("执行开始")
  5. start = time.perf_counter()
  6. for i in range(scale + 1):
  7. a = "*" * i
  8. b = "." * (scale - i)
  9. c = (i / scale) * 100
  10. dur = time.perf_counter() - start
  11. print("\r{:^3.0f}%[{}->{}]{:.2f}s".format(c, a, b, dur), end="")
  12. time.sleep(0.1)
  13. print("\n" + "执行结束".center(scale // 2, "-"))

第四章 程序的控制结构

4.1 程序的分支结构

“程序的控制结构”:顺序结构、分支结构、循环结构

4.1.1 单分支结构

  1. 语法: if <条件>:
  2. <语句块>

4.1.2 二分支结构

  1. 语法: if <条件>:
  2. <语句块1>
  3. else:
  4. <语句块2>
  5. 紧凑形式:适用于简单表达式的二分支结构
  6. <表达式1> if <条件> else <表达式2>

4.1.3 多分支结构

  1. 语法:if <条件1>:
  2. <语句块1>
  3. elif <条件2>:
  4. <语句2>
  5. ...
  6. else:
  7. <语句块N>

注: 注意多条件之间的包含关系,注意变量取值范围的覆盖。 通俗点: 多分支结构中,如果一个分支判断条件通过后,会执行对应的语句块,之后结束分支程序。即使,后续的elif条件也满足,也不会执行对应的语句块.所以这里其实也有一个顺序关系。

4.1.4 条件判断及组合

  1. --条件判断操作符:<,<=,>=,>,==,!=
  2. --条件组合三个保留字:and,or,not

4.1.5 程序的异常处理

  1. try:
  2. <语句块1>
  3. except [<异常类型>]:
  4. <语句块2>
  5. 注:标注异常类型后,仅响应该异常,异常类型名字等同于变量。

  1. 高级使用:
  2. try:
  3. <语句块1>
  4. except:
  5. <语句块2>
  6. else: # 不发生异常的时候执行(奖励)
  7. <语句块3>
  8. finally: # 一定会执行
  9. <语句块4>

4.2 实例5:身体质量指数BMI

  1. BMI = 体重(Kg)/身高^2(m^2)

注:阅读代码的时候,快速的方法是:先搞懂分支的范围关系,再深入看每个分支在做什么。而不是从上到下的顺序结构。

4.3 程序的循环结构

###4.3.1 遍历循环

  1. for <循环变量> in <遍历结构>:
  2. <语句块>
  3. --从遍历结构中逐一提取元素,放在循环变量中。
  4. --完整遍历所有元素后结束
  5. --每次循环,所获得元素放入循环变量,并执行一次语句块
  6. 应用:计数循环、字符串遍历循环、列表遍历循环、文件遍历循环、等等

4.3.2 无限循环

  1. while <条件>:
  2. <语句块>

4.3.3 循环控制保留字

  1. -break 跳出并结束当前循环,执行循环后的语句
  2. -continue 结束当次循环,继续执行后续次数循环
  3. --break和continue可以与for和while循环搭配使用。

4.3.4 循环的高级用法

  1. 循环中增加else:
  2. <语句块2>
  3. --当循环没有被break语句退出时,执行else语句块
  4. --else语句块作为“正常”完成循环的奖励
  5. --这里else的用法与异常处理中else用法相似

4.4 模块3:random库的使用

4.4.1 random 标准库之一

  1. --伪随机数:采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列中元素
  2. --random库主要用于生成随机数

4.4.2 基本随机函数

  1. seed(a=None) --初始化给定的随机数种子,默认为当前系统时间
  2. --random.seed(10) # 产生种子10对应的序列
  3. --这个在实战中用的比较多,“确定”的伪随机数便于对程序进行复现。
  4. random()
  5. --生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数
  6. --random.random()

4.4.3 扩展随机数函数

  1. >1. randint(a,b) 生成[a,b]之间的整数
  2. >2. randrange(m,n[,k]) 生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数
  3. >3. getrandbits(k) 生成一个k比特长的随机整数
  4. >4. uniform(a,b) 生成一个[a,b]之间的随机小数
  5. >5. choice(seq) 从序列seq中随机选择一个元素
  6. >6. shuffle(seq) 将序列seq中元素随机排列,返回打乱后的序列

4.5 实例6:圆周率的计算

4.5.1 蒙特卡洛方法

  1. from random import random
  2. from time import perf_counter
  3. DARTS = 1000 * 1000
  4. hits = 0.0
  5. start = perf_counter()
  6. for i in range(1, DARTS+1):
  7. x, y = random(), random()
  8. dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5)
  9. if dist <= 1.0:
  10. hits += 1
  11. pi = 4 * (hits / DARTS)
  12. print("圆周率是:{}".format(pi))
  13. print("运行时间是:{:.5f}s".format(perf_counter() - start))

第五章:函数的定义与使用

5.1.1 函数的理解和定义

  1. 函数是一段具有特定功能、可重用的语句组
  2. 降低编程难度 和 代码复用
  3. def <函数名>(<参数(0个或多个)>):
  4. <函数体>
  5. return <返回值>
  6. 不调用不会被执行

5.1.2 函数的使用及调用过程

  1. 调用是运行函数代码的方式
  2. -调用时给出实际参数,替代定义中的形式参数
  3. -函数调用得到返回值

5.1.3 函数的参数传递

  1. -- 参数的个数:0,1,或多个。但是必须保留括号
  2. -- 可变数量参数,既不确定参数总数量
  3. -- 传递参数两种方式:位置参数,名称传递

5.1.4 函数的返回值

  1. -- return 保留字用来传递返回值
  2. -- 可以传,可以不传,可以传递0个,也可以传多个

5.1.5 局部变量和全局变量

  1. -- (一般函数外部是全局变量,函数内部的变量是局部变量)
  2. 规则一:局部变量和全局变量是不同变量
  3. --局部变量是函数内部的占位符,与全局变量可能重名但不同
  4. --函数运算结束后,局部变量被释放
  5. --可以用 global保留字在函数内部使用全局变量
  6. (这里还分可变类型和不可变类型)
  7. 规则二:局部变量为组合数据类型且未创建,等同于全局变量
  8. 使用规则:
  9. -基本数据类型,无论是否重名,局部变量与全局变量不同
  10. -可以通过global保留字在函数内部声明全局变量
  11. -组合数据类型,如果局部变量未真实创建,则是全局变量

5.1.6 lambda函数

  1. 无名,保留字,函数名是返回结果
  2. <函数名> = lambda <参数>:<表达式>
  3. --主要作用 特定函数或方法 的参数
  4. -- 固定使用方式,逐步积累掌握
  5. -- 一般情况,用def定义普通函数,慎用lambda

5.2 七段数码管 绘制

5.2.1 基本思路

  1. --1. 绘制单个数字对应的数码管
  2. --2. 获得一串数字,绘制对应的数码管
  3. --3. 获得当前系统时间,绘制对应的数码管
  • 分析单个数码管:

    • 七段数码管由7个基本线条组成
    • 七段数码管可以有固定顺序(抽象出一条可以首尾相连且不重不漏的路径)
    • 不同数字显示不同的线条(通过pu,pd控制)
  • 获取一段数字,绘制多个数码管:

    • 每绘制完一个数字,向右移动一段距离,准备下一个数字的绘制
  • 获取当前系统时间:

    • time库
    • 增加年月日标记: write 方法
    • 年月日颜色不同标记
    • 线条之间适当小间隔,提高颜值

5.2.2 理解思维方法

  • 模块化思维:确定模块接口,封装功能
  • 规则化思维:抽象过程为规则,计算机自动执行
  • 化繁为简:将大功能变为小功能,分而治之(松耦合,紧耦合)

5.2.3 举一反三

  • 绘制带小数点的七段数码管
  • 带刷新的时间倒计时效果
  • 绘制高级的数码管(多段)

5.3 代码复用与函数递归

5.3.1 代码复用与模块化设计

  • 代码复用:把代码当成资源进行抽象
  • 代码复用:|函数|和|对象|是代码复用的两种主要形式
    • 函数:(将代码命名):在代码层面建立了初步抽象
    • 对象:(属性和方法):在函数基础上再次组织进行抽象
  • 模块化设计:分而治之
  • 模块化设计:紧耦合、松耦合

5.3.2 函数递归的理解

  • 定义:函数定义中调用函数自身的方式
  • 两个关键特征:
    • 链条:计算过程存在递归链条
    • 基例:存在一个或多个不需要再次递归的基例
  • 类似数学归纳法:递归是数学归纳法思维的编程体现

5.3.3 函数递归的调用过程

  • 递归的实现:函数+分支语句

    • 递归本身是一个函数,需要函数定义方式的描述
    • 函数内部,采用分支语句对输入参数进行判断
    • 基例和链条,分别编写对应的代码

5.3.4 函数递归实例解析

  • 字符串反转
  • 斐波那契数列
  • 汉诺塔 PS:学会找到基例和链条

5.4 模块:PyInstaller库的使用

5.4.1 概述

  • 将.py源码转换成无需源代码的可执行文件
  • 在命令窗口输入后回车可以查看对应的方法参数帮助
  • 要配置Path,关闭后再开cmd窗口

实例8:科赫雪花小包裹

PS:分形几何,自然界常见
  • 基本方法:

    • 递归思想:函数+分支
    • 递归链条:线段的组合
    • 递归基例:初识线段
  • 运用 PyInstaller库
  • 举一反三
    • 修改分形几何绘制阶数
    • 修改科赫曲线的基本定义及旋转角度
    • 修改绘制科赫雪花的基础框架图形
  • 分形几何扩展:
    • 康托尔集、谢尔宾斯基三角、门格海绵...
    • 龙形曲线、空间填充曲线、科赫曲线...
    • 函数递归的深入应用...

第六章 组合数据类型

6.1 集合类型及操作

  • 6.1.1 集合类型定义

    • 与数学中概念一致
    • 集合元素之间无序,每个元素之间唯一,不存在相同元素
    • 集合元素不可更改,不能是可变数据类型(为什么?集合定义:元素唯一不重复)
    • 集合建立用{}表示,元素逗号分隔
    • 建立集合用{}或set()
    • 建立空集合必须是set():因为Python中字典类型使用更多,所以{}给了建立空字典
  • 6.1.2 集合间操作
    • S | T 并
    • S - T 差
    • S & T 交
    • S ^ T 补 PS:上述四种操作均返回一个新集合
    • S <= T 或 S < T : 返回True/False,判断S和T的子集关系
    • S >= T 或 S > T : 返回True/False,判断S和T的包含关系
    • S|=T 更新集合S,包括在集合S和T中的所有元素
    • S-=T 更新集合S,包括在集合S但不在集合T中的元素
    • S&=T 更新集合S,包括同时在集合S和T中的元素
    • S^=T 更新集合S,包括集合S和T中的非相同元素
    • 操作函数或操作方法:
      • S.add(x) 如果X不在集合S中,将X增加到S
      • S.discard(x) 移除S中的元素X,如果x不在S中,不报错
      • S.remove(x) 移除S中元素X,如果x不在S中,产生KeyError异常
      • S.clear() 移除S中所有元素
      • S.pop() 随机返回S的一个元素,更新S,若S为[空]产生KeyError异常
      • S.copy() 返回集合S的一个副本
      • len(S)
      • x in S
      • x not in S
      • set(x) 其他变量转变为集合类型
  • 6.1.3 集合类型应用场景
    • 包含关系比较
    • 数据去重

6.2 序列类型及操作

  • 6.2.1 定义

    • 序列是具有先后关系的一组元素

      • 序列是一维元素向量,元素类型可以不同
      • 元素间由序号引导,通过下标访问序列的特定元素
    • 序列是一个基类类型
      • 字符串、元组、列表
    • 序号:反向递减,正向递增
  • 6.2.2 函数和方法

    • 通用操作符(6个)

      • in
      • not in
      • "+" :拼接
      • "*" : 复制
      • s[i] : 索引
      • s[i:j:k] : 切片
    • 函数和方法(5个)
      • len(s)
      • min(s)
      • max(s)
      • s.index(x[,i,j])
      • s.count(x)
  • 6.2.3 元组类型及操作

    • 元组是序列类型的一种扩展

      • 不可修改
      • ()或tuple()创建,元素间逗号分隔
      • 可以使用或不用()
      • 特殊:单个元组,元素后面要加逗号
    • 元组继承序列类型全部通用操作符
      • 创建后不可修改,所以没有特殊操作
  • 6.2.4 列表类型及操作

    • 序列类型的一种扩展

      • 创建后可以随意被修改
      • []或list()创建,元素间逗号分隔
      • 列表中各元素类型可以不同,无长度限制
    • 定义:方括号[]真正创建一个列表,赋值仅传递引用(贴标签)
    • 函数和方法
      • ls[i] = x 修改
      • ls[i:j:k] = lt lt替换ls切片后所对应元素子列表
      • del ls[i] 删除第i个元素
      • del ls[i:j:k]
      • ls += lt 更新列表ls,将lt元素增加到ls中。这里有个特殊点提一下:这里的操作不会重新开辟内存空间,本质上相当于ls.extend(lt)。
      • ls *= n 更新列表ls,重复n次
      • ls.append(x) 列表后面追加x
      • ls.clear() 删除所有元素
      • ls.copy() 生成一个新列表,赋值ls中所有元素
      • ls.insert(i,x) 索引i的位置插入元素x
      • ls.pop(i) 取出索引为i对应的元素并将它从列表中删除,默认i=-1
      • ls.remove(x) 列表中出现的第一个x元素删除
      • ls.reverse() 列表中元素反转
  • 6.2.5 序列类型应用场景

    • 元素遍历:ls、tp
    • 数据保护:tp

6.3 实例9:基本统计值计算

  • 6.3.1 基本统计值计算 ——问题分析

    • 总个数、求和、平均值、方差、中位数……
    • len()
    • for in 求和
    • 均值:求和/总个数
    • 方差: pow()函数
    • 中位数:排序,然后……
  • 6.3.2 实例讲解
  • 6.3.3 举一反三
    • 获取数据,控制台获取,多参数
    • 函数:模块化设计
    • 利用BIF函数

6.4 字典类型及操作

  • 6.4.1 定义

    • 理解"映射",key:value对
    • list、tuple、str等序列类型是由python内部默认由0...N整数作为数据的默认索引
    • 映射类型则由用户为数据定义索引
    • 键(key)是数据索引的扩展
    • 字典是键值对的集合,键值对之间无序
    • 采用{}和dict()创建,键值对用冒号表示
    • []用来向字典变量中索引或增加元素
  • 函数和方法

    • del d[k] 删除键k对应的键值对
    • k in d[k] 判断键是否在字典中
    • d.keys() 返回字典中所有键的信息,类似集合形式
    • d.values() 返回字典中所有值的信息,类似集合形式
    • d.items() 返回字典中所有键值对的信息,类似集合形式,键值对是以元组形式
    • d.get(k,<default>) 键k存在,返回对应的值,否则返回<default>值
    • d.pop(k,<default>) 键k存在,取出对应的值,否则返回<default>值
    • d.popitem() 随机从字典中取出一个键值对,以元组形式返回
    • d.clear() 删除所有键值对
    • len(d) 返回字典中键值对的个数
  • 应用场景

    • 统计数据出现的次数,数据是键,次数是值

6.5 模块5:jieba库的使用

  • 6.5.1 jieba库是优秀的中文分词第三方库

    • pip安装
    • 原理:依靠中文词库,通过汉字之间的关联概率判断,用户可以自定义添加特殊的分词词组,运用于特地的领域
    • 三种分词模式
      • 精确模式:精确分开,不存在冗余单词
      • 全模式:所有可能词语扫描出来,有冗余
      • 搜索引擎模式:精确模式基础上,对长词进行再次切分
    • 常用函数:
      • jieba.lcut(s) 精确模式
      • jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式
      • jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式,返回列表类型的分词结果,存冗余
      • jieba.add_word(w) 向分词添加新词

6.6 实例10:文本词频统计

第七章 文件和数据格式化

7.1 文件的使用

  • 7.1.1 文件的类型

    • 文件是数据的抽象和集合

      • 文件是存储在辅助存储器上的[数据序列]
      • 文件是数据存储的一种形式
      • 文件展现形态:文本文件和二进制文件
    • 文本文件 VS 二进制文件
      • 文本文件和二进制文件只是文件的展示方法
      • 本质上:所有文件都是二进制形式存储
      • 形式上,所有文件采用两种方式展示
    • 文本文件:
      • 由单一特定编码组成的文件,如UTF-8编码
      • 由于存在编码,也被看成是存储着的长字符串
      • 例如:.txt , .py文件等
    • 二进制文件:
      • 直接由比特0、1组成,没有统一字符编码
      • 一般存在二进制0,1的组织结构,即文件格式
      • 例如:png、avi等
  • 7.1.2 文件打开和关闭

    • 文件处理的步骤:打开——操作——关闭
文件的存储状态文件的占用状态a = opne( , )a.close()文件的存储状态文件的占用状态
  • 读文件:3种方法 VS 写文件: 3种方法 -文件的打开: <变量名> = open(<文件名>,<打开模式>)

    变量名:文件句柄

    文件名:文件路径和名称(源文件同目录可省略)

    打开模式:文本or二进制;读or写

    补充:windows下,文件目录之间用\,这个和python冲突,解决方式两种:\\,或者用/ .

    打开模式:

文件打开模式 描述
"r" 只读模式,默认值,若文件不存在,返回FileNotFoundError
"w" 覆盖写模式,文件不存在则创建,存在则完全覆盖
"x" 创建写模式,文件不存在则创建,存在则返回FileExistsError
"a" 追加写模式,文件不存在则创建,存在则在文件最后追加内容
"b" 二进制文件模式
"t" 文本文件模式,默认值
"+" 与r/w/x/a一同使用,在原功能基础上增加同时读写功能
文件关闭:变量名.close()
  • 7.1.3 文件内容的读取

    操作方法 描述
    <f>.read(size=-1) 读入全部内容,如果给出参数,读入前size长度
    <f>.readline(size=-1) 读入一行内容,如果给出参数,读入该行前size长度,每读取一行指针移动到下一行的行首。
    <f>.readlines(hint=-1) 读入文件所有行,以每行为元素形成列表。如果给出参数,读入前hint行。
    • 文件的全文本操作

      • 遍历全文本:方法一:一次读入read,统一处理
      • 遍历全文本:方法二:按数量读入,逐步处理
      1. fo = open(filename,"r")
      2. txt = fo.read(2)
      3. while txt != "":
      4. # 对txt进行处理
      5. txt = fo.read(2)
      6. fo.close()
    • 文件的逐行操作
      • 逐行遍历文件:方法一:一次读入,分行处理。缺点:对于大文件读取速度慢
      1. fo = open(filename,"r")
      2. for line in fo.readlines():
      3. print(line)
      4. fo.close()
      • 逐行遍历文件:方法二:分行读入,逐行处理。优点:大文件处理速度块
      1. fo = open(filename,"r")
      2. for line in fo: # 通过迭代器访问
      3. print(line)
      4. fo.close()
  • 7.1.4 数据的文件写入
操作方法 描述
<f>.write(s) 向文件写入一个字符串或字节流
<f>.writelines(lines) 将一个元素全为字符串的列表写入文件
<f>.seek(offset) 改变当前文件操作指针的位置,offset含义如下:0 - 文件开头;1 - 当前位置;2 - 文件结尾
  1. fo = open("output.txt", "w+")
  2. ls = ["中国", "法国", "美国"]
  3. fo.writelines(ls)
  4. fo.seek(0) # 否则,没有结果输出
  5. for line in fo:
  6. print(line)
  7. fo.close()

7.2 实例11:自动化轨迹绘制

  • 7.2.1 问题分析

    • 需求:根据脚本来绘制图形?
    • 不是写代码而是写数据绘制轨迹
    • 数据脚本是自动化最重要的第一步
  • 7.2.2 实例讲解

    • 基本思路:

      • 步骤1:定义数据文件格式(接口):个性化
      • 步骤2:编写程序,根据文件接口解析参数绘制图形
      • 步骤3:编制数据文件
  • 7.2.3 举一反三

    • 理解方法思维

      • 自动化思维:数据和功能分离,数据驱动的自动运行
      • 接口化设计:格式化设计接口,清晰明了
      • 二维数据应用:应用维度组织数据,二维数据最常用
    • 应用问题扩展:
      • 扩展接口设计,增加更多控制接口
      • 扩展功能设计,增加弧形等更多功能
      • 扩展应用需求,发展自动轨迹绘制到动画绘制
  • 7.3 一维数据的格式化和处理

    • 7.3.1 数据组织的维度:组织形式

      • 一维数据:

        • 由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织
        • 对应列表、数组和集合等概念
      • 二维数据:
        • 由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式
        • 表格是典型的二维数据,其中,表头是二维数据的一部分
      • 多维数据
        • 由一维或二维数据在新维度上扩展形成
        • 比如,加入时间维度
      • 高维数据
        • 仅利用组基本的二元关系展示数据间的复杂结构
        • 比如,字典嵌套
      • 数据的操作周期:
        • 存储<->表示<->操作
    • 一维数据的表示

      • 如果数据间有序:列表,for遍历
      • 如果数据间无序:集合,for遍历
    • 一维数据的存储

      • 存储方式一:空格分隔

        • 使用一个或多个空格分隔进行存储,不换行
        • 缺点:数据中不能存在空格
      • 存储方式二:逗号分隔
        • 使用英文半角逗号分隔数据进行存储,不换行
        • 缺点:数据中不能有英文逗号
      • 存储方式三:其他方式,特殊字符
        • 使用其他符号或符号组合分隔,建议采用特殊符号
        • 缺点:需要根据数据特点定义,通用性较差
    • 一维数据的处理

      • 将存储的数据读入程序

        • split方法
      • 将程序表示的数据写入文件
        • join(ls) 方法
  • 7.4 二维数据的格式化和处理

    • 7.4.1 二维数据的表示

      • list类型:二维列表

        • 使用两层for遍历
        • 外层列表中每个元素可以对应一行,也可以对应一列
    • 7.4.2 CSV格式与二维数据存储
      • 注:CSV:Comma-Separated Values
      • 国际通用的一二维数据存储格式,后缀:.csv
      • 每行一个一维数据,采用逗号分隔,无空行
      • Excel可读入输出,一般编辑软件都可以产生
      • 如果某个元素缺失,逗号仍要保留
      • 二维数据的表头可以作为数据存储,也可以另行存储
      • 逗号为英文半角逗号,逗号与数据之间无额外空格
    • 7.4.3 二维数据的存储
      • 按行、列存储都可以
      • 一般习惯:ls[row][column],先行后列
      • 根据一般习惯,按行存
    • 7.4.4 二维数据的处理
      • 读入处理:

        1. fo = open(filename)
        2. ls = []
        3. for line in fo:
        4. line = line.replace("\n", "")
        5. ls.append(line.split(","))
        6. fo.close()
      • 写入处理:
        1. ls = [[], [], []] # 二维列表
        2. f = open(fname, "w")
        3. for item in ls:
        4. f.write(",".join(item) + "\n")
        5. f.close()
      • 二维数据的逐一处理
        • 采用二层循环
        1. ls = [[], [], []] #二维列表
        2. for row in ls:
        3. for cloumn in row:
        4. print(ls[row][column])
  • - 7.5 模块6:wordcloud库的使用

    略,后续会补充一篇文章,全面的解析各个case

    - 7.6 实例12:政府工作报告词云

第八章 程序设计方法学

  • 8.1 实例13:体育竞技分析

    • 8.1.1 问题分析

      • 需求:毫厘是多少?如何科学分析体育竞技比赛?
      • 输入:球员水平
      • 输出:可预测的比赛成绩
    • 8.1.2 模拟N场比赛
      • 计算思维:抽象+自动化
      • 模拟:抽象比赛过程+自动化执行N场比赛
      • 当N越大,比赛结果分析会越科学
    • 8.1.3 比赛规则
      • 双人击球比赛:A&B,回合制,5局3胜
      • 开始一方先发球,直至判分,接下来胜者发球
      • 球员只能在发球局得分,15分胜一局
    • 8.1.4 自顶向下(设计)和自底向上(执行)
      • 从总到分,分解大问题到计算机能解决的一个个小问题
      • 解决复杂问题的有效方法
      • 分单元测试,逐步组装,按照自顶向下相反的路径操作,直至系统各部分以组装的思路都经过测试和验证
      • 逐步组建复杂系统的有效测试方法
    • 8.1.5 实例讲解
      • 程序总体框架及步骤

        • 1.> 打印介绍信息
        • 2.> 获得程序运行参数:proA,proB,n
        • 3.> 利用球员A和B的能力值,模拟n局比赛
        • 4.> 输出球员A和B获胜比赛的场次及概率
      • 第一阶段:printInfo(),getInputs(),simNGames(),printSummary()
      • 第二阶段:步骤三模拟N局比赛——再次分解
        • simOneGame()
      • 第三阶段:根据分数判断局的结束
        • gameOver()
    • 8.1.6 举一反三
      • 理解自顶向下和自底向上

        • 自顶向下设计:分而治之
        • 自底向上执行:模块化集成
        • 自顶向下是“系统”思维的简化
      • 应用问题的扩展
        • 扩展比赛参数,增加对更多能力对比情况的判断
        • 扩展比赛设计,增加对真实比赛结果的预测
        • 扩展分析逻辑,方向推理,用胜率推算能力
  • 8.2 Python程序设计思维

    • 8.2.1 计算思维与程序设计

      • 第三种人类思维特征:

        • 逻辑思维:推理和演绎,数学为代表
        • 实证思维:实验和验证,物理为代表
        • 计算思维:设计和构造,计算机为代表,汉诺塔递归
      • 计算思维(Computational Thinking):抽象和自动化
        • 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解
        • 计算思维是基于计算机的思维,工具决定使用方法
        • 比如:求和;PI的计算;汉诺塔;天气预报;量化分析交易
        • 计算思维基于计算机强大的算力和海量数据
        • 抽象计算过程,关注设计和构造,而非因果
        • 以计算机程序设计为实现的主要手段
    • 8.2.2 计算生态与Python语言
      • 1983,Richard Stallman启动GNU项目
      • 1989,GNU通用许可协议诞生
      • 1991,Linus Torvalds发布了Linux内核
      • 1998,网景浏览器开源,产生了Mozilla
      • 1983大教堂模式-->1991,集市模式
      • 开源思想深入演化和发展,形成了计算生态
      • 竞争发展、相互依存、迅速更迭
      • API != 生态
        • API:应用程序编写接口,是设计出来的
        • 生态:是野蛮生长而竞争淘汰的产物
      • 计算生态的价值
      • 计算生态的应用
        • 编程的起点不是算法而是系统
        • 编程的目标是为了快速解决问题
    • 8.2.3 用户体验与软件产品
      • 编程只是手段,不是目的,为人类服务是目的
      • 提高用户体验的方法
        • |进度展示(应用场景)|

          • 程序需要计算时间,产生等待
          • 若干步骤,需要提示用户并增加进度显示
          • 程序存在大量次数循环
        • |异常处理(应用场景)|
          • 对用户输入的合规性进行检查
          • 读写文件,对结果进行判断
          • 当输入输出时,对运算结果进行判断,需要异常处理
        • |其他方法(应用场景)|
          • 打印输出:特定位置,输出程序运行的过程信息
          • 日志文件:对程序异常和用户使用记录进行定期记录
          • 帮助信息,给用户多种方式提供帮助信息
      • 软件程序 ==>> 软件产品:用户体验是关键环节
    • 8.2.4 基本的程序设计模式
      • 从IPO开始

        • 确定计算部分及功能边界
        • 编写程序:将计算求解的设计变成现实
        • 调试:确保按照正常逻辑能够正确执行
      • 自顶向下设计
      • 模块化设计
        • 封装,主程序,子程序,分而治之
        • 松耦合、紧耦合
      • 配置化设计
        • 程序引擎 + 配置文件
        • 程序执行和配置分离,将可选参数配置化
        • 将程序开发变成配置文件编写,扩展功能而不修改程序
        • 关键在于接口设计,清晰明了,灵活可扩展
      • 应用开发的四个步骤:
        • 1.产品定义:功能(需求) + 商业模式
        • 2.系统架构:关注数据流+模块化+体系架构
        • 3.设计与实现:结合系统架构、结合可扩展性、灵活性等进行设计优化
        • 4.用户体验:从用户角度思考应用效果
  • 8.3 Python第三方库安装

    • 8.3.1 Python世界

      • https://pypi.org/
      • PyPI:Python Package Index
      • PSF维护的展示全球Python计算生态的主站
      • 学会检索并利用PyPI,关键词检索
    • 8.3.2 第三方库的pip安装方法
      • Win+r =>输入cmd回车,进入cmd,pip -h,可以常看常用命令及介绍
    • 8.3.3 第三方库的集成安装方法
      • Anaconda —— 数据计算
    • 8.3.4 第三方库的文件安装方法
      • 某些第三方库pip下载后,需要编译再安装
      • 直接下载编译后的安装,推荐一个个人博客:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
  • 8.4 模快7:os库的基本使用

    os库是标准库,包含几百个函数,常用路径操作、进程管理、环境参数等几类

    • 8.4.1 路径操作:os.path子库,处理文件路径及信息

      • import os.path as op
      函数 描述
      os.path.abspath(path) 返回path在当前系统中的绝对路径
      os.path.normpath(path) 归一化,统一用\\分隔路径
      os.path.relpath(path) 返回相对路径
      os.path.dirname(path) 返回Path中目录名称
      os.path.basename(path) 返回path中最后的文件名称
      os.path.join(path,*paths) 组合path,返回路径字符串
      os.path.exists(path) 判断path对应文件目录是否存在,返回bool
      os.path.isfile(path) 判断path所对应是否为已存在的文件,返回bool
      os.path.isdir(path) 判断path所对应是否为已存在的文件,返回bool
      os.path.getatime(path) 返回path对应文件或目录上一次的访问时间
      os.path.getmtime(path) 返回path对应文件或目录最近一次的修改时间
      os.path.getctime(path) 返回path对应文件或目录的创建时间
      os.path.getsize(path) 返回path对应文件的大小,以字节为单位
    • 8.4.2 进程管理:启动系统中其他程序

      • os.system(command)
      • 执行程序或命令command
      • 在windows系统中,返回值为cmd的调用返回信息
      • eg1: os.system("C:\\windows\\System32\\calc.exe")
      • eg2: os.system(C:\\windows\\System32\\mspaint.exe D:\\pycode\\grwordcloud.png")
    • 8.4.3 环境参数:获得系统软硬件信息等环境参数

      函数 描述
      os.chdir(path) 修改当前程序操作的路径
      os.getcwd() 返回程序的当前路径
      os.getlogin() 获得当前系统登陆用户名
      os.cpu_count() 获得当前系统的CPU数量
      os.urandom(n) 获得n个字节长度的随机字符串,通常用于加解密运算
  • 8.5 实例14:第三方库自动安装脚本

    • 8.5.1 问题分析:第三方库自动安装脚本
    • 8.5.2 优秀的第三方库 (PyPI搜,略)
    • 8.5.3 举一反三:自动化脚本+
      • 编写各类自动化运行程序的脚本,调用已有程序
      • 扩展应用:安装更多的第三方库,增加配置文件
      • 扩展异常检测:捕获更多异常类型,程序更稳定友好

转载于:https://blog.csdn.net/DefaultTest/article/details/80458778 版权声明:博客追求原创,如果有借鉴尽量都在文后注明 https://blog.csdn.net/DefaultTest/article/details/80458778

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