python 课件.ppt
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python学习课件(共73张PPT)
• ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来,ABC 这种语言非 常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功, 究其原因,Guido 认为是非开放造成的。Guido 决心在 Python 中避免这一错 误(的确如此,Python 与其它的语言如C、C++和Java结合的非常好)。同 时,他还想实现在 ABC 中闪现过但未曾实现的东西。就这样,Python在 Guido手中诞生了。
Python语言特点-可扩展、动态性
可扩展性
• Python是采用C开发的语言,因此可以使用C扩展Python ,可以给Python添加新的模块、新的类。同时Python 可以嵌入C、C++语言开发项目中,使程序具备脚本 语言的特性。
动态性 • Python与JavaScript、PHP、Perl等语言类似,它不需要
• Python语言具有很强的面向对象特性,而且简化了面向 对象的实现,它消除了保护类型、抽象类、接口等面向 对象的元素,使得面向对象的概念更容易理解。
Python语言特点-内置数据结构
• Python提供了一些内置的数据结构,这些数据结构实现 了类似Java中集合类的功能。内置数据结构的出现简化了 程序设计。
• 工具2to3( • )几乎能将任何Python 2程序自动转换为等价的Python 3程序。
2.Python 基本语法
Python的编码规范
1、命名规则
• Python语言有一套自己的命名规则。命名规则并不 是语法规定,只是一种习惯用法。
(1) 变量名、模块名、包名
• 通常采用小写,可使用下划线。 • 例如:
rulemodule.py #模块名,即文件名 _rule=’rule information’ #_rule变量名,通常前缀有一个
Python语言特点-可扩展、动态性
可扩展性
• Python是采用C开发的语言,因此可以使用C扩展Python ,可以给Python添加新的模块、新的类。同时Python 可以嵌入C、C++语言开发项目中,使程序具备脚本 语言的特性。
动态性 • Python与JavaScript、PHP、Perl等语言类似,它不需要
• Python语言具有很强的面向对象特性,而且简化了面向 对象的实现,它消除了保护类型、抽象类、接口等面向 对象的元素,使得面向对象的概念更容易理解。
Python语言特点-内置数据结构
• Python提供了一些内置的数据结构,这些数据结构实现 了类似Java中集合类的功能。内置数据结构的出现简化了 程序设计。
• 工具2to3( • )几乎能将任何Python 2程序自动转换为等价的Python 3程序。
2.Python 基本语法
Python的编码规范
1、命名规则
• Python语言有一套自己的命名规则。命名规则并不 是语法规定,只是一种习惯用法。
(1) 变量名、模块名、包名
• 通常采用小写,可使用下划线。 • 例如:
rulemodule.py #模块名,即文件名 _rule=’rule information’ #_rule变量名,通常前缀有一个
Python培训ppt课件
Python的语法
02
Python采用缩进来表示代码块,无需使用大括号。语句以冒号
结尾,语句块中的语句按顺序执行。
Python的数据类型
03
Py表、元组、字典和集合等复合数据类型。
Python的控制流和函数
1 2 3
总结词
Python的控制流和函数
Python由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,设计初衷是 为了创造一种易于阅读、简洁明了的编程语言。
Python的特点
Python是一种解释型、面向对象、动态类型语言,具有简单易学 、代码可读性强、丰富的标准库和强大的第三方库等特点。
Python的语法和数据类型
总结词
01
Python的语法和数据类型
02
Python与Java的交互
通过Jython或GraalVM,Python可以调用Java类和方法 ,实现与Java的互操作。
03
Python与JavaScript的交互
通过PyV8或Pyppeteer等库,Python可以调用JavaScript 代码和操作浏览器环境。
Python的扩展库和框架
自然语言处理
Python在自然语言处理领域也有广泛应用,如文本分类 、情感分析、信息抽取等任务,可以使用NLTK、Spacy等 库进行实现。
06
Python总结
Python的学习方法和建议
实践为主
通过实际项目和练习来学习Python,避免 只看书或听课。
持续学习
Python语言和技术不断发展,保持学习的 持续性,跟进最新动态。
Python面向对象编程
Python是一种面向对象的编程语言,通过类和对象的概念来 组织代码。
Python编程学习-(共44张PPT)
input()外部输入
a=input("输入提示字符")
input()外部输入
print (表达式1,表达式2 ... )
int():转为整数类型
str():转为字符串类型
float():转为浮点数
bool():转为布尔型
注意:在python中区分大小写,基本是小写类型。
True
False
第一个小程序
2 -3-1 -1
表1—算术运算符
神奇的符号——运算符
运算符
运算符号
示例
结果
大于
>
1>2
False
小于
<
3<5
True
等于
==
21==75
False
不等于
!=
1!=2
True
大于等于
>=
13>=6
True
小于等于
<=
7<=2
False
表2—关系运算符
运算符
说明
运算符号
示例
结果
非
取反,真为假,假为真
Python选择循环篇2.1 艰难的抉择——if语句2.2 循环中的高手——for语句2.3 未知的循环——while语句
目录
2019/11/14
第一部分Python基础语句篇
孪生兄弟——输入与输出
变量赋值a = 160 ----- 变量为int型b =“test” ----- 变量为字符型x=y=z=1 ----- 多重赋值x,y,z = 1,2,”string” ----- 多元赋值
体验random模块
选择random模块的部分函数, 在交互式解释器进行测试!
a=input("输入提示字符")
input()外部输入
print (表达式1,表达式2 ... )
int():转为整数类型
str():转为字符串类型
float():转为浮点数
bool():转为布尔型
注意:在python中区分大小写,基本是小写类型。
True
False
第一个小程序
2 -3-1 -1
表1—算术运算符
神奇的符号——运算符
运算符
运算符号
示例
结果
大于
>
1>2
False
小于
<
3<5
True
等于
==
21==75
False
不等于
!=
1!=2
True
大于等于
>=
13>=6
True
小于等于
<=
7<=2
False
表2—关系运算符
运算符
说明
运算符号
示例
结果
非
取反,真为假,假为真
Python选择循环篇2.1 艰难的抉择——if语句2.2 循环中的高手——for语句2.3 未知的循环——while语句
目录
2019/11/14
第一部分Python基础语句篇
孪生兄弟——输入与输出
变量赋值a = 160 ----- 变量为int型b =“test” ----- 变量为字符型x=y=z=1 ----- 多重赋值x,y,z = 1,2,”string” ----- 多元赋值
体验random模块
选择random模块的部分函数, 在交互式解释器进行测试!
Python程序设计ppt课件
数据排序
使用`sorted()`函数或列表的`sort()`方法对数据进行排序 ,可以按照指定字段或自定义规则进行排序。
数据筛选
使用条件语句(如if语句)或列表推导式对数据进行筛选 ,提取符合条件的数据。
数据统计与分析
使用Python内置的统计函数(如`sum()`、`avg()`)或第 三方库(如NumPy、Pandas)进行数据统计与分析,包 括求和、平均值、方差、协方差等。
异常处理
finally语句
用于无论是否发生异常都需要执行的代码。
语法
finally: statement
示例
finally: print("程序结束")
03
CATALOGUE
函数与模块
函数定义与调用
函数定义
使用`def`关键字定义函数,指定 函数名和参数列表,并编写函数
体。
函数调用
通过函数名和参数列表调用函数, 执行函数体中的代码,并返回结果 。
06
CATALOGUE
常用库和工具介绍
NumPy库介绍及使用
• NumPy是Python中用于科学计算的基础包,提供强大的N维 数组对象、复杂的函数、用于整合C/C和Fortran代码的工具等 。
NumPy库介绍及使用
NumPy的主要功能 包括
对数组执行元素级计 算以及直接对数组执 行数学运算的函数。
Python程序设 计ppt课件
目 录
• Python基础 • 控制流语句 • 函数与模块 • 面向对象编程 • 文件操作与数据处理 • 常用库和工具介绍
01
CATALOGUE
Python基础
Python简介
1 2 3
python培训课件ppt课件
常见的重构方法 :提取方法、重 命名变量、合并 重复代码等
注意事项:在重 构过程中要保持 原有功能、确保 代码正确性
Python Web框架:Django和 Flask
Web开发实践:使用Python进 行Web开发的核心技术及工具
添加标题
பைடு நூலகம்
添加标题
添加标题
添加标题
Web开发核心概念:URL路由、 视图函数、模板等
图表类型:柱状图、折线图、饼图等 数据可视化库:Matplotlib、Seaborn等 数据可视化原则:简洁明了、信息表达准确等 可视化图表实例:某电商网站用户购买行为分析图
Python中常用的数据可视化库 数据可视化实战案例 可视化图表类型及适用场景 可视化图表优化方法
定义:通过计算 机程序从数据中 学习,并利用所 学知识来完成特 定的任务
pandas: 用于数据清洗和分析,提供了高效的数据结构和数据分析工具
numpy: 用于数值计算,提供了大量的数学函数库和科学计算工具
matplotlib: 用于数据可视化,可以绘制出各种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图等 seaborn: 基于matplotlib的数据可视化库,提供了更加高级和美观的图表类型,如热力图、Pairplot 等 scikit-learn: 用于机器学习算法的实现和应用,提供了大量的预处理、模型训练和模型评估工具
变量的定义和赋 值
基础数据类型: 整数、浮点数、 布尔值
变量的命名规范 和最佳实践
数据类型的转换 和操作
if语句:条件判断,根据条件执行相应 的代码块
for循环:重复执行一段代码,指定循 环次数
while循环:当条件满足时,重复执行 一段代码
break和continue:控制循环流程, break跳出当前循环,continue跳 过当前循环的剩余部分
python教学课件ppt
Python是动态类型语言,可以在运行时进 行类型检查,灵活性高。
强大的社区支持
应用广泛
Python拥有庞大的开发者社区,提供了丰 富的第三方库和框架,方便开发者学习和 使用。
Python被广泛应用于Web开发、数据科学 、人工智能、机器学习、网络爬虫、系统 自动化、游戏开发等领域。
Python的应用领域
的编程能力和团队协作能力。
刻意练习
针对自己薄弱的环节进行有针对性的练习 ,提高自己的编程能力和解决问题的能力 。
定期复习
定期复习已学过的知识,加深理解和记忆 ,避免遗忘。
实践项目建议
小型Web应用
使用Flask或Django框架,实现一个简单的 Web应用,如博客、论坛等。
自动化脚本
编写自动化脚本,提高工作效率和生活便利性, 如定时任务、文件管理、网络爬虫等。
文件操作
总结词
文件操作是编程中常见的需求,Python提供了丰富的文件操作功能。
详细描述
Python中的文件操作包括打开文件、读取文件、写入文件和关闭文件等。可以使用内置的open函数 打开文件,并使用read、write等方法对文件进行操作。在操作完成后,需要使用close方法关闭文件 。同时,还可以使用with语句来自动关闭文件,以避免资源泄漏。
爬虫工具
使用Python的requests、 BeautifulSoup等库,实现网页抓取 和解析。
爬虫策略
根据需求选择合适的爬虫策略,如深 度优先、广度优先等。
反爬虫机制
了解和应对常见的反爬虫措施,如设 置User-Agent、使用代理IP、限制 访问频率等。
数据可视化
数据可视化概述
数据可视化是将数据以 图形、图表等形式展示 ,帮助人们更好地理解
(完整版)Python学习课件
100%
浮点数类型
浮点数用于表示实数,即带有小 数点的数字。Python中的浮点数 类型通常是双精度浮点数。
80%
数字类型的运算
Python支持基本的数学运算,如 加、减、乘、除和取余等。
字符串类型及操作
字符串定义
字符串是由零个或多个字符组 成的一种数据类型,用引号括 起来表示。
字符串操作
Python提供了丰富的字符串操 作方法,如连接、截取、查找 、替换等。
(完整版)Python学习课件
汇报人:
2023-12-21
目
CONTENCT
录
• Python基础知识 • Python数据类型与运算符 • Python流程控制语句 • Python函数与模块 • Python面向对象编程思想 • Python文件操作与数据处理
01
Python基础知识
Python简介与发展历程
字符串格式化
可以使用格式化字符串来插入 变量或表达式的值,生成动态 的字符串内容。
列表、元组和字典等数据结构
列表
列表是一种有序的数据结构,可 以包含任意类型的元素,且元素
之间可以重复。
元组
元组与列表类似,也是一种有序的 数据结构,但元组是不可变的,即 创建后不能修改。
字典
字典是一种无序的数据结构,用于 存储键值对,其中键必须是不可变 类型(如整数、字符串或元组)。
03
Python流程控制语句
条件语句:if-else结构
if语句
elif语句
用于根据条件判断执行相应的代码块 。
用于在if语句中添加额外的条件判断 。
else语句
与if语句配合使用,当if语句条件不满 足时执行else代码块。
python基础PPT学习课件
2/27/2020
23
Python程序基本概念
– 标识符名称是对大小写敏感的。例如,myname 和myName不是一个标识符。注意前者中的小 写n和后者中的大写N。
– 有效 标识符名称的例子有i、__my_name、
name_23和a1b2_c3。
– 无效 标识符名称的例子有2things、this is
能够在DOS屏幕上运行:python example.pyo
2/27/2020
10
文件类型
• 当程序比较大的时候,可以将程序划分成 多个模块编写,每个模块用一个文件保存 。
• 模块之间可以通过导入互相调用(import) 。
• 模块也可以导入库中的其他模块。
Python是以模块进行重用的,模块中可
– 使用三引号(‘’‘或“”“):利用三引号,可以 指示一个多行的字符串,可以在三引号中自 由的使用单引号和双引号,如:
'''这是一个多行的 字符串,你可以写入 任意字符,甚至是 单引号'和双引号" '''
2/27/2020
16
Python程序基本概念
– 转义符
• 假设想要在一个字符串中包含一个单引号 (‘),那么该怎么指示这个字符串?例如 ,这个字符串是What’s your name?。
• 值得注意的一件事是,在一个字符串中, "This行is末th的e f单irs独t s一ent个en反ce.斜Th杠is 表is 示the字s符eco串nd 在sen下ten一ce."
行继续,而不是开始一个新的行.
2/27/2020
18
Python程序基本概念
– 自然字符串
《python学习》课件
while)等。
函数
Python中的函数是一段 可重复使用的代码块, 可以通过函数名来调用
执行。
参数
Python中的函数可以接 受位置参数、默认参数 、可变参数和关键字参
数等。
返回值
Python中的函数可以返 回一个或多个值,通过
return语句返回。
02 Python进阶
Python面向对象编程
03 Python在数据分析中的应用
Python的数据处理工具:Pandas
Pandas介绍
数据读写
Pandas是Python中用于数据处理和分析的 核心库,提供了数据结构和函数,使得数 据清洗、转换和分析变得简单高效。
Pandas支持多种格式的数据读写,如CSV 、Excel、SQL等,方便用户导入导出数据 。
码表达想法。
特点
Python是一种解释型、高级编程 语言,具有动态类型、面向对象和 函数式编程特性。
应用领域
Python广泛应用于Web开发、数据 科学、人工智能、机器学习、网络 爬虫、系统自动化、游戏开发等领 域。
Python的语法和基础数据类型
01
02
03
04
语法
Python的语法简洁明了,代 码块通过缩进来划分,无需使
。
Python数据分析项目:用二
详细描述
掌握数据分析的基本流程和方法,能够使用Python进行数 据清洗、处理、分析和可视化。
了解数据分析的基本概念、流程和方法;掌握Python中常 用的数据分析库,如NumPy、Pandas和Matplotlib等; 学习如何对数据进行清洗、处理、分析和可视化;了解常 见的数据分析模型和方法,如聚类分析、分类和回归分析 等;通过实际案例,掌握用户行为分析的流程和方法,包 括数据采集、处理、分析和可视化等。
函数
Python中的函数是一段 可重复使用的代码块, 可以通过函数名来调用
执行。
参数
Python中的函数可以接 受位置参数、默认参数 、可变参数和关键字参
数等。
返回值
Python中的函数可以返 回一个或多个值,通过
return语句返回。
02 Python进阶
Python面向对象编程
03 Python在数据分析中的应用
Python的数据处理工具:Pandas
Pandas介绍
数据读写
Pandas是Python中用于数据处理和分析的 核心库,提供了数据结构和函数,使得数 据清洗、转换和分析变得简单高效。
Pandas支持多种格式的数据读写,如CSV 、Excel、SQL等,方便用户导入导出数据 。
码表达想法。
特点
Python是一种解释型、高级编程 语言,具有动态类型、面向对象和 函数式编程特性。
应用领域
Python广泛应用于Web开发、数据 科学、人工智能、机器学习、网络 爬虫、系统自动化、游戏开发等领 域。
Python的语法和基础数据类型
01
02
03
04
语法
Python的语法简洁明了,代 码块通过缩进来划分,无需使
。
Python数据分析项目:用二
详细描述
掌握数据分析的基本流程和方法,能够使用Python进行数 据清洗、处理、分析和可视化。
了解数据分析的基本概念、流程和方法;掌握Python中常 用的数据分析库,如NumPy、Pandas和Matplotlib等; 学习如何对数据进行清洗、处理、分析和可视化;了解常 见的数据分析模型和方法,如聚类分析、分类和回归分析 等;通过实际案例,掌握用户行为分析的流程和方法,包 括数据采集、处理、分析和可视化等。
(完整版)python学习课件课件
Pandas库
Pandas是Python中用于数据处理和分析的 库,提供了数据结构和函数,方便对数据进 行清洗、处理、分析和可视化。
Pandas提供了DataFrame和Series两种数 据结构,可以方便地读取数据、筛选数据、 排序数据、分组聚合等操作。它还提供了时 间序列功能、缺失值处理、数据清洗等功能 ,广泛应用于金融、经济、社会科学等领域
函数与模块
总结词
Python中函数和模块的概念及用法
详细描述
函数是Python中用于封装代码块的重要机制,可以接受输入 参数并返回结果。模块是Python中用于组织代码的工具,可 以将一组相关的函数和变量封装在一个文件中,方便代码的 管理和复用。
02
Python进阶知识
面向对象编程
理解面向对象编程的概念,掌握类和对象的定义和使用方法 。
THANKS
感谢观看
大屏美化
注重大屏的美观和用户体验,提高大屏的易 用性。
06
Python在实际项目中的应用
Web项目开发实例
要点一
总结词
Python在Web开发中具有广泛的应用,可以用于开发各种 类型的网站和Web应用程序。
要点二
详细描述
Python有许多Web框架,如Django、Flask等,这些框架 可以帮助开发者快速构建Web应用程序。使用Python进行 Web开发可以实现全栈开发,包括前端和后端的开发。 Python还可以与数据库进行交互,如MySQL、 PostgreSQL等,以实现数据的存储和检索。
(完整版)python学习课件课件
汇报人:可编辑
2023-12-23
目 录
• Python基础入门 • Python进阶知识 • Python常用库与框架 • Python在Web开发中的应用 • Python在数据分析中的应用 • Python在实际项目中的应用
python基础知识ppt课件
按照format字符串将str_time转换为时间元组
time_tuple
将时间元组转换为时间戳
seconds
程序休眠若干秒
38
OS库
os 模块封装了常见的文件和目录操作
方法 mkdir rmdir rename
remove
参数 dir_name dir_name src, dst file_name
import <库名> <库名>.<函数名>
或 from <库名> import <函数名> <函数名>
在一个程序中如果引入多个库,而且用到这几个库 中的同一函数时,可以定义并使用库别名,格式为:
import <库名> as <库别名> <库别名>.<函数名>
31
(3)自定义函数要先定义,再调用
练习: 创建求两个数平均值的函数
32
❖ 程序结构
1、分支结构
顺序 分支 循环
双分支结构的语法形式为 if 条件表达式: 语句块 else: 语句块
33
2、循环结构
(1)for 循环(遍历循环 )
通常用range() 函数代替
34
(2)while 循环(条件循环 )
while语句的语法形式为 while 条件表达式: 语句块
Matplotlib库
绘图库,常用其中的pyplot模块 ❖ plt.plot(value_list) ❖plt.plot(x_list, y_list) ❖ plt.show() ❖plt.subplot(row_count, col_count, current_pos)
time_tuple
将时间元组转换为时间戳
seconds
程序休眠若干秒
38
OS库
os 模块封装了常见的文件和目录操作
方法 mkdir rmdir rename
remove
参数 dir_name dir_name src, dst file_name
import <库名> <库名>.<函数名>
或 from <库名> import <函数名> <函数名>
在一个程序中如果引入多个库,而且用到这几个库 中的同一函数时,可以定义并使用库别名,格式为:
import <库名> as <库别名> <库别名>.<函数名>
31
(3)自定义函数要先定义,再调用
练习: 创建求两个数平均值的函数
32
❖ 程序结构
1、分支结构
顺序 分支 循环
双分支结构的语法形式为 if 条件表达式: 语句块 else: 语句块
33
2、循环结构
(1)for 循环(遍历循环 )
通常用range() 函数代替
34
(2)while 循环(条件循环 )
while语句的语法形式为 while 条件表达式: 语句块
Matplotlib库
绘图库,常用其中的pyplot模块 ❖ plt.plot(value_list) ❖plt.plot(x_list, y_list) ❖ plt.show() ❖plt.subplot(row_count, col_count, current_pos)
python学习PPT课件
人工智能
Python是人工智能领域的首选语 言,许多深度学习框架如 TensorFlow和PyTorch都支持 Python接口
Web开发
使用Python的框架如Django和 Flask,可以快速构建高效、可扩 展的网站和Web应用
游戏开发
使用Python的游戏引擎如 Pygame可以帮助开发者制作高 质量的游戏
详细描述
提供了大量的数学函数,可以对数组进行元素级的操作 ,如三角函数、指数函数等。 提供了大量的线性代数、统计和随机数生成函数。
Pandas库
总结词:Pandas是Python中用于数 据处理和分析的库,提供了
DataFrame数据结构和各种数据处理 功能。
详细描述
Pandas提供了DataFrame数据结构, 可以存储和处理结构化数据,支持行 和列的索引。
自动化定时任务
利用定时任务工具,定时抓取 网页数据,实现自动化更新。
数据可视化
数据可视化
利用Python的matplotlib和seaborn库,将 数据以图表的形式展示出来。
数据预处理
对数据进行预处理和分析,选择合适的图表 展示方式。
可视化优化
对图表进行美化和优化,提高视觉效果和可 读性。
可视化交互
多线程与多进程
1 2 3
多线程的概念
多线程是指程序中包含多个线程,每个线程可以 独立执行不同的任务,实现并发执行。
多进程的概念
多进程是指程序中包含多个进程,每个进程是一 个独立的执行实体,具有自己的内存空间和系统 资源。
多线程和多进程的应用场景
多线程适用于IO密集型和计算密集型任务;多进 程适用于CPU密集型任务和需要独立运行多个程 序的情况。
Python PPT电子课件
入和导出。
Matplotlib库:数据可视化
总结词
Matplotlib是一个用于绘制图表和图像 的库,支持多种类型的图表和可视化效 果。
VS
详细描述
Matplotlib库提供了丰富的绘图函数和类 ,可以用于绘制各种类型的图表,如折线 图、柱状图、散点图、饼图等。它还支持 定制图表的样式和布局,可以方便地创建 美观和专业的图表。Matplotlib还支持交 互式绘图和动画效果,可以用于制作动态 图表和交互式应用。
使用`raise`语句抛出异 常。
使用`finally`语句确保异 常处理后执行特定代码 。
使用`assert`语句进行条 件测试,触发异常。
装饰器与上下文管理器
01
02
03
装饰器
使用函数包装另一个函数 ,在不修改原函数的基础 上增加功能。
上下文管理器
使用`with`语句确保资源 在使用后被正确释放。
Python在物联网和嵌入式系统中的应用前景
物联网开发
Python在物联网设备开发中越 来越受欢迎,如智能家居、智能
农业等领域。
嵌入式系统
Python也开始被用于嵌入式系 统的开发,如树莓派等小型计算
机的开发。
控制与自动化
Python可以用于控制和自动化 嵌入式系统,如机器人和自动化
设备的控制。
感谢观看
人工智能和机器学习
Python在人工智能和机器学习领 域非常流行,许多知名的机器学 习库,如TensorFlow和PyTorch ,都是用Python编写的。
Web开发
Python有许多用于Web开发的框 架,如Django和Flask,使得快 速构建网站和Web应用成为可能 。
网络爬虫
Matplotlib库:数据可视化
总结词
Matplotlib是一个用于绘制图表和图像 的库,支持多种类型的图表和可视化效 果。
VS
详细描述
Matplotlib库提供了丰富的绘图函数和类 ,可以用于绘制各种类型的图表,如折线 图、柱状图、散点图、饼图等。它还支持 定制图表的样式和布局,可以方便地创建 美观和专业的图表。Matplotlib还支持交 互式绘图和动画效果,可以用于制作动态 图表和交互式应用。
使用`raise`语句抛出异 常。
使用`finally`语句确保异 常处理后执行特定代码 。
使用`assert`语句进行条 件测试,触发异常。
装饰器与上下文管理器
01
02
03
装饰器
使用函数包装另一个函数 ,在不修改原函数的基础 上增加功能。
上下文管理器
使用`with`语句确保资源 在使用后被正确释放。
Python在物联网和嵌入式系统中的应用前景
物联网开发
Python在物联网设备开发中越 来越受欢迎,如智能家居、智能
农业等领域。
嵌入式系统
Python也开始被用于嵌入式系 统的开发,如树莓派等小型计算
机的开发。
控制与自动化
Python可以用于控制和自动化 嵌入式系统,如机器人和自动化
设备的控制。
感谢观看
人工智能和机器学习
Python在人工智能和机器学习领 域非常流行,许多知名的机器学 习库,如TensorFlow和PyTorch ,都是用Python编写的。
Web开发
Python有许多用于Web开发的框 架,如Django和Flask,使得快 速构建网站和Web应用成为可能 。
网络爬虫
(完整版)python学习课件课件
Python语言特点-强类型、应用广泛
强类型语言
• Python的变量创建后会对应一种类型,它可根据 赋值表达式的内容决定变量的类型。Python在内 部建立了管理这些变量的机制,不同类型的变量 需要类型转换。
应用广泛
• Python语言应用于数据库、网络、图形图像、数 学计算、Web开发、操作系统扩展等领域。有许 多第三方库支持Python。
• 还可以导入模块math的特定函数。例如:from math import sqrt,tan 只导入函数sqrt和 tan。
Python变量
变量是计算机内存中的一块区域,变量可以存储任 何值(也称指向),而且值可以改变。 例如:
Python变量
1、变量命名规则
变量名的长度不受限制,其中的字符必须是字母、数字或下划线(_),不能使用空格、连字符、标点符号、引号 或其他字符 变量名的第一个字符不能是数字,必须是字母或下划线。 Python区分大小写,因此TAX、Tax和tax是截然不同的变量名。 不能将Python关键字(或称为保留词)用作变量名。例如:if、else、while、def、or、and、not、in和is都是Python 关键字。
Python语言特点-简单性
• Python语言的关键字比较少,它没有分号、 begin、end等标记,代码块使用空格或制表 键缩进的方式来分隔。
• Python的代码简洁、短小、易于阅读。 • Python简化了循环语句,即使程序结构很
复杂也能快速读懂。
Python语言特点-健壮性
• Python提供了异常处理机制,能捕获程序 的异常情况。此外Python的堆栈跟踪对象 能够指出程序出错的位置和出错的原因。
Python语言由来
(完整版)python学习课件课件
模块使用
导入模块后,可以使用 模块中定义的函数、类
和变量等。
自定义模块
可以将自己的Python代 码组织成模块,方便重
用和分享。
包与模块
包是一个包含多个模块 的目录,可以使用相对 导入和绝对导入来引用
包中的模块。
错误处理与异常捕捉
错误类型
Python中常见的错误类型包括 语法错误、运行时错误和逻辑
虚拟环境的搭建
讲解如何使用venv、virtualenv等工具搭建Python 虚拟环境,实现不同项目之间的环境隔离。
变量、数据类型与运算符
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变量的定义与使用
介绍Python中变量的概念,以及 如何定义和使用变量。
100%
数据类型
详细讲解Python中的基本数据类 型,包括整数、浮点数、布尔值 、字符串、列表、元组、字典和 集合等。
装饰器原理及应用场景
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应用场景
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日志记录:在函数调用前后自 动记录日志信息。
权限验证:在函数调用前进行 权限验证,确保调用者具有相
应的权限。
性能分析:在函数调用前后记 录时间戳,用于分析函数的性
能瓶颈。
生成器原理及应用场景
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生成器原理:生成器是 一种特殊类型的迭代器 ,它允许你在需要时才 生成值,从而节省内存 空间。生成器函数使用 `yield`关键字而不是 `return`来返回值,并在 每次调用时记住上一次 执行的位置。
应用场景
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资源管理:上下文管理 器可以用于自动管理资 源,例如打开和关闭文 件、数据库连接等。
异常处理:通过上下文 管理器可以简化异常处 理逻辑,确保在发生异 常时能够正确地清理资 源。
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Objectives
• To understand the potential applications of simulation as a way to solve real-world problems.
• To understand pseudorandom numbers and their application in Monte Carlo simulations.
• The program will then print a summary of the results.
Python Programming, 1/e
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Analysis and Specification
• Input: The program prompts for and gets the service probabilities of players A and B. The program then prompts for and gets the number of games to be simulated.
• If the server wins the rally, a point is awarded. Players can only score points during their own service.
• The first player to reach 15 points wins the game.
• Example: Players with a 0.60 probability win a point on 60% of their serves.
• The program will prompt the user to enter the service probability for both players and then simulate multiple games of racquetball.
• To understand and be able to apply top-down and spiral design techniques in writing complex programs.
Python Programming, 1/e
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Objectives
• To understand unit-testing and be able to apply this technique in the implementation and debugging of complex programming.
• Denny Dibblebit often plays racquetball with players who are slightly better than he is.
• Denny usually loses his matches! • Shouldn’t players who are a little better win a
6
Analysis and Specification
• The player who misses the shot loses the rally. If the loser is the player who served, service passes to the other player.
Python Programming, 1/e
7
Analysis and Specification
• In our simulation, the ability level of the players will be represented by the probability that the player wins the rally when he onalysis and Specification
• Racquetball is played between two players using a racquet to hit a ball in a four-walled court.
• One player starts the game by putting the ball in motion – serving.
Programming Thinking and Method (8)
Zhao Hai 赵海
Department of Computer Science and Engineering
Shanghai Jiao Tong University
zhaohai@
Python Programming, 1/e
• Computer simulation is used to predict the weather, design aircraft, create special effects for movies, etc.
Python Programming, 1/e
4
A Simulation Problem
little more often? • Susan suggests that they write a simulation to
see if slight differences in ability can cause such large differences in scores.
Python Programming, 1/e
• Players try to alternate hitting the ball to keep it in play, referred to as a rally. The rally ends when one player fails to hit a legal shot.
Python Programming, 1/e
Python Programming, 1/e
3
Simulating Racquetball
• Simulation can solve real-world problems by modeling real-world processes to provide otherwise unobtainable information.