最新《笨办法学python》学习笔记

合集下载

python教程／学习笔记

无论什么情况下，使用UTF-8 才是王道！ 1 # -*- coding:utf-8 -*2 2.2.5. 导入通常应该在单独行中使用导入。例如：No: import sys, os Yes: import sys import os 但是这样也是可以的： from types import StringType, ListType imports 应该放在文件的顶部，仅在模块注释和文档字符串之后，在模块的全局变量和常量之前。 Imports 也是有顺序的：1)Python 标准库的import；2)第三方库的import；3)自定义的库的import；并且在每组的import 之间使用一行空行分割。 2.2.6.以下地方不推荐出现空格: 1) 紧挨着圆括号,方括号和花括号的如:"spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 } )".写成"spam(ham[1], {eggs: 2})". 2) 紧贴在逗号,分号或冒号前的如: "if x == 4 : print x , y ; x , y = y , x". 写成"if x == 4: print x, y; x, y = y, x". 3) 紧贴着函数调用的参数列表前开式括号的如: "dict ['key'] = list [index]". 写成"dict['key'] = list[index]". 4) 紧贴在索引或切片下标开始的开式括号前如: "dict ['key'] = list [index]".写成"dict['key'] = list[index]". 5) 在赋值(或其它)运算符周围的用于和其它并排的一个以上的空格,如: 1x=1 2y=2 3 long_variable = 3 写成 1x=1 2y=2 3 long_variable = 3 6)始终在这些二元运算符两边放置一个空格:赋值(=), 比较(==, <, >, !=, <>, <=,>=, in, not in, is, isnot), 布尔运算(and, or, not). 按你的看法在算术运算符周围插入空格. 始终保持二元运算符两边空格的一致.一些例子: 1 i = i+1 2 submitted = submitted + 1 3 x = x*2 - 1 4 ypot2 = x*x + y*y

笨方法学 python

笨方法学python
1. 找一本入门级别的Python 书籍，例如《笨办法学Python》、《Python编程从入门到实践》等。

2. 观看一些Python 的视频教程，例如Bilibili 上的教学视频，可以进行搜索。

3. 寻找一些Python 的练习题，例如LeetCode、Python Challenge 等网站。

尝试用Python 解决这些问题。

4. 参加一些线上或线下的Python 学习活动，例如各种Python 社群、Hackathon 等。

5. 制定一个Python 的项目计划，并开始实践。

可以选择一些简单的项目来开始，例如爬虫、小游戏等，先模仿别人的代码，然后慢慢修改和创新。

6. 不断地学习、做项目和实践，找到好的学习资源和人，与他们交流学习经验。

如果有困难及时寻求帮助。

《python深度学习》笔记---6.1-2、wordembedding-利用Embedd。。。

《python深度学习》笔记---6.1-2、wordembedding-利⽤Embedd。

《python深度学习》笔记---6.1-2、word embedding-利⽤Embedding 层学习词嵌⼊⼀、总结⼀句话总结：> 【考虑到仅查看每条评论的前 20 个单词】：得到的验证精度约为 76%，考虑到仅查看每条评论的前 20 个单词，这个结果还是相当不错的。

> 【没有考虑单词之间的关系和句⼦结构】：但请注意，仅仅将嵌⼊序列展开并在上⾯训练⼀个 Dense 层，会导致模型对输⼊序列中的每个单词单独处理，⽽没有考虑单词之间的关系和句⼦结构（举个例⼦，这个模型可能会将 this movie is a bomb和this movie is the bomb两条都归为负⾯评论）。

> 【添加循环层或⼀维卷积层】：更好的做法是在嵌⼊序列上添加循环层或⼀维卷积层，将每个序列作为整体来学习特征。

> model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom yers import Flatten, Densemodel = Sequential()# We specify the maximum input length to our Embedding layer# so we can later flatten the embedded inputs# 指定 Embedding 层的最⼤输⼊长度，以便后⾯将嵌⼊输⼊展平。

# Embedding 层激活的形状为 (samples, maxlen, 8)model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))# After the Embedding layer,# our activations have shape `(samples, maxlen, 8)`.# We flatten the 3D tensor of embeddings# into a 2D tensor of shape `(samples, maxlen * 8)`model.add(Flatten())# We add the classifier on topmodel.add(Dense(1, activation='sigmoid'))pile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])model.summary()history = model.fit(x_train, y_train,epochs=10,batch_size=32,validation_split=0.2)1、Embedding 层理解？> 【字典：Embedding层实际上是⼀种字典查找】：最好将 Embedding 层理解为⼀个字典，将整数索引（表⽰特定单词）映射为密集向量。

python学习心得与体会

python学习心得与体会在学习Python的过程中，我深深体会到了它作为一门编程语言的强大之处。

Python是一种高级、通用、解释型编程语言，它的简洁、易读和灵活性使得它在各个领域都有着广泛的应用。

首先，我想说的是Python的易学性。

相比于其他编程语言，Python拥有简洁明了的语法规则，使得初学者能够更快速地上手。

Python采用了缩进的方式来表示代码块，这使得代码的结构更加清晰易懂，也让程序员养成了良好的代码风格。

此外，Python内置了丰富的标准库，这些库包含了大量常用的功能模块，减少了开发人员的工作量，提高了开发效率。

其次，Python具有强大的跨平台性。

无论是在Windows、Linux还是MacOS系统下，Python都能够完美运行。

这让开发者不必为了不同的操作系统而更换编程语言，极大地方便了跨平台开发的需求。

而且由于Python的开源特性，它拥有庞大的开发者社区，可以及时获取到各种支持和教程，解决问题变得更加容易。

另外，Python的应用领域非常广泛。

无论是Web开发、数据分析、人工智能还是科学计算，Python都有着相应的库和框架支持。

例如，Django和Flask是Python的两个著名的Web开发框架，Pandas和NumPy则是Python中用于数据处理、分析的重要库。

此外，TensorFlow和PyTorch等库则为Python在人工智能领域的应用提供了有力支持。

总的来说，学习Python给了我很多启发和思考。

通过编写Python 程序，我培养了逻辑思维能力和问题解决能力，同时也提高了自己的动手能力和实践经验。

Python作为一门功能强大、灵活性高的编程语言，将会在未来的发展中扮演越来越重要的角色。

我会继续深入学习Python，探索它更广阔的应用领域，并不断提升自己的编程能力。

愿每一位学习Python的人都能够收获满满的成就感和喜悦！。

小甲鱼《零基础入门学习Python》课堂笔记

[键入公司名称]人生苦短，我用Python [键入文档副标题]徐辉[选取日期]目录01讲：我和Python的第一次亲密接触 (12)02讲：用Python设计第一个游戏 (15)03讲：小插曲之变量和字符串 (17)04讲：改进我们的小游戏 (19)05讲：闲聊之Python的数据类型 (21)06讲：Pyhon之常用操作符 (22)07讲：了不起的分支和循环1 (23)08讲：了不起的分支和循环2 (25)09讲：了不起的分支和循环3 (27)10讲：列表，一个打了激素的数组1 (29)11讲：列表，一个打了激素的数组2 (31)12讲：列表，一个打了激素的数组3 (33)13讲：元组，戴上了枷锁的列表 (36)14讲：字符串：各种奇葩的内置方法 (38)15讲：字符串的格式语句与操作符 (43)16讲：序列相关内置函数介绍 (46)1-16讲：阶段总结 (51)17讲：函数：Python的乐高积木 (52)18讲：函数：灵活即强大 (53)18讲2：py文件打包成exe文件 (55)19讲：函数：我的地盘我做主 (56)20讲：函数：内嵌函数和闭包 (58)21讲：函数：lambda表达式 (60)22讲：函数：递归是神马 (61)23讲：递归：这帮小兔崽子 (62)24讲：递归：汉诺塔 (63)17-24讲：阶段性总结 (64)25讲：字典：当索引值不好用时 (65)26讲：字典：当索引值不好用时2 (66)27讲：集合：在我的世界里，你就是唯一 (69)28讲：文件：因为懂你，所以永恒 (70)29讲：文件：一个任务 (72)30讲：文件系统：介绍一个高大上的东西 (75)31讲：永久存储：腌制一缸美味的泡菜 (79)31讲：异常处理：你不可能总是对的 (80)33讲：异常处理：你不可能总是对的2 (82)34讲：丰富的else语句和简洁的with (85)35讲：图形界面用户入门：EasyGui (87)36讲：类和对象：给大家介绍对象 (87)37讲：类和对象：面向对象编程 (89)38讲：类和对象：继承 (90)39讲：类和对象：拾遗 (91)40讲：类和对象：一些相关的BIF (94)41讲：类和对象：构造和析构 (96)42讲：类和对象：算术运算符 (98)43讲：类和对象：算术运算符2 (100)44讲：魔法方法：简单定制 (101)45讲：魔法方法：属性访问 (103)46讲：魔法方法：描述符 (105)47讲：魔法方法：定制容器 (108)48讲：魔法方法：迭代器 (109)序----小甲鱼四件在我步入职业软件开发生涯那天起就该知道的事情我的软件开发生涯开始于大约15年以前。

Python笔记

Python笔记1.在Python中数的类型有三种——整数、浮点数和复数。

其中整数类型⼜分为int (有符号整数)、long (长整数)和bool (布尔值)。

复数的例⼦：(-5+4j)。

在Python中不⽤区分’long int’类型，长整数范围仅受限于⽤户计算机的虚拟内存总数。

2.没有仅仅使⽤ASCII的字符串，原因是Unicode是ASCII的超集。

如果要严格使⽤ASCII编码的字节流，可⽤str.encode("ascii")。

默认所有的字符串的编码是Unicode。

(P14 in “A Byte of Python”)3.可以⽤单引号指定字符串，如：4.在双引号中的字符串与单引号中的字符串的使⽤完全相同，如：5.利⽤三引号（"""or’’’），你可以指⽰⼀个多⾏的字符串。

你可以在三引号中⾃由的使⽤单引号和双引号，如：将会输出：6.⼀个字符串⼀旦创建，就不能再改变它。

(P16)7.如果把两个字符串按字⾯意义相邻放着，他们会被Python⾃动级连，如：等价于8.format⽅法：输出为：也可⽤字符串连接：来实现9.物理⾏是你在编写程序时所看见的。

逻辑⾏是Python看见的单个语句。

Python假定每个物理⾏对应⼀个逻辑⾏。

默认地，Python希望每⾏都只使⽤⼀个语句，这样使得代码更加易读。

如果你想要在⼀个物理⾏中使⽤多于⼀个逻辑⾏，那么你需要使⽤分号（;）来特别地标明这种⽤法。

分号表⽰⼀个逻辑⾏或语句的结束10.在Python中，每⾏开头的空⽩很重要，其⽤来决定逻辑⾏缩进的层次，从⽽来决定语句分组。

同⼀层次的语句必须有相同的缩进，每⼀组这样的语句称为⼀个块。

如：11.表达式可以被分解成操作符和操作数。

12.Python 也⽀持增量赋值。

如：等价于13.相同优先级的运算符按照从左向右的顺序计算（左结合性）；相同优先级的赋值运算符有从右向左的结合顺序（右结合性）。

(完整版)Python基础学习笔记

Python 基础学习笔记基于《Python语言程序设计基础（第2版）》第一部分初识Python语言第1章程序设计基本方法1.1 计算机的概念•计算机是根据指令操作数据的设备，具备功能性和可编程性两个基本特性。

•计算机技术发展阶段：1. 第一阶段：1946-1981年，“计算机系统结构阶段”。

2. 第二阶段：1982-2007年，“计算机网络和视窗阶段”。

3. 第三阶段：2008年至今，“复杂信息系统阶段”。

4. 第四阶段：月20年后某个时期开始，“人工智能阶段”。

1.2程序设计语言1.2.1程序设计语言概述•机器语言：直接使用二进制代码表达指令，可被计算机硬件直接识别和执行。

不同计算机结构的机器指令不同。

•汇编语言：使用助记符对应机器语言中的指令，可直接操作计算机硬件。

不同计算机结构的汇编指令不同。

机器语言和汇编语言都直接操作计算机硬件并基于此设计，统称“低级语言”。

•高级语言：用更接近自然语言的方式描述计算问题。

代码只与编程语言有关，与计算机结构无关。

1.2.2编译和解释高级语言按执行方式可分为采用编译执行的静态语言和采用解释执行的脚本语言。

•编译是将源代码转换成目标代码的过程。

•解释是将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行目标代码的过程。

1.2.3计算机编程•我学习Python的原因：1. 通过编程实现自动化，提高效率。

2. 通过编程了解一个新的广阔世界。

•学习一门编程语言（重点在于练习）1. 掌握该语言的语法2. 结合问题设计程序结构3. 掌握解决问题的能力1.3Python语言概述1.3.1 Python语言的发展Python语言是一个语法简洁、跨平台、可扩展的开源通用脚本语言。

•Python语言诞生于1990年，创世人为Guido。

•2000年10月，Python 2.0正式发布，2010年，Python 2.x系列发布最后一版（2.7）。

•2008年12月，Python 3.0正式发布，解释器内部采用完全面向对象的方式实现，代价是3.x系列版本无法向下兼容2.x系列的既有语法。

《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与欠拟合（解决过拟合常见方法）

《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与⽋拟合（解决过拟合常见⽅法）《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与⽋拟合（解决过拟合常见⽅法）⼀、总结⼀句话总结：> 减⼩⽹络⼤⼩> 添加权重正则化> 添加 dropout 正则化1、机器学习的根本问题？> 优化和泛化之间的对⽴：机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对⽴。

2、机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对⽴：优化和泛化分别指什么？> 训练数据最佳性能：优化（optimization）是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（即机器学习中的学习）> 测试数据性能好坏：泛化（generalization）是指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏。

3、训练开始时，优化和泛化是相关的？> 训练和测试数据损失都⼩：训练数据上的损失越⼩，测试数据上的损失也越⼩。

这时的模型是⽋拟合（underfit）的，即仍有改进的空间，⽹络还没有对训练数据中所有相关模式建模。

4、解决过拟合的最好⽅法？> 获取更多数据：为了防⽌模型从训练数据中学到错误或⽆关紧要的模式，最优解决⽅法是获取更多的训练数据。

模型的训练数据越多，泛化能⼒⾃然也越好。

> 【调节模型允许存储的信息量、对模型允许存储的信息加以约束】：如果⽆法获取更多数据，次优解决⽅法是调节模型允许存储的信息量，或对模型允许存储的信息加以约束。

> 迫使模型学习最重要的模式：如果⼀个⽹络只能记住⼏个模式，那么优化过程会迫使模型集中学习最重要的模式，这样更可能得到良好的泛化。

这种降低过拟合的⽅法叫作正则化（regularization）5、防⽌过拟合的最简单的⽅法就是减⼩模型⼤⼩？> 减少模型中可学习参数的个数：防⽌过拟合的最简单的⽅法就是减⼩模型⼤⼩，即减少模型中可学习参数的个数（这由层数和每层的单元个数决定）。

6、⽹络模型的容量？> 模型中可学习参数的个数：在深度学习中，模型中可学习参数的个数通常被称为模型的容量（capacity）。

全网最详细的Python学习笔记，值得收藏

全⽹最详细的Python学习笔记，值得收藏我总结了python已下点：⾯向对象类和对象的创建属相相关⽅法相关元类内置的特殊属性内置的特殊⽅法PS注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项⽬开发经验永远是核⼼，如果你缺新项⽬练习或者没有python精讲教程，可以去⼩编的Python交流.裙：七⾐⾐九七七巴⽽五（数字的谐⾳）转换下可以找到了，⾥⾯很多新教程项⽬，还可以跟⽼司机交流讨教！类和对象的创建类# 经典类没有继承 object的类# 新式类继承了 object的类class Money: # 2.x中默认是经典类，3.x中是新式类passclass Money(object): # 兼容的⼀种写法pass# Money既是类的__name__属性名，⼜是⼀个引⽤该类的变量print(Money.__name__) # Moneyxxx = Moneyprint(xxx.__name__) # Money对象one = Money()print(one) # <__main__.Money object at 0x000001555E9534A8>print(one.__class__) # <class '__main__.Money'>属性相关对象属性class Person:passp = Person()# 给 p对象增加属性, 所有的属性好像是以字典的形式组织的p.age = 18print(p.age) # 18print(p.__dict__) # {'age': 18}print(p.sex) # AttributeError: 'Person' object has no attribute 'sex'# 删除p对象的属性del p.ageprint(p.age) # AttributeError: 'Person' object has no attribute 'age'类属性num = 666count = 1type = "rmb"print(Money.num) # 666# 对象查找属性，先到对象⾃⾝去找，若未找到，根据 __class__找到对应的类，然后去类中查找one = Money()print(one.count) # 1# 不能通过对象去修改/删除对应类的属性one.num = 555print(Money.num) # 666print(one.num) # 555# 类属性会被各个对象共享two = Money()print(one.num, two.num) # 666 666Money.num = 555print(one.num, two.num) # 555 555限制对象的属性添加# 类中的 __slots__属性定义了对象可以添加的所有属性class Person:__slots__ = ["age"] # 只允许添加⼀个 age属性p1 = Person()p1.age = 1p1.num = 2 # AttributeError: 'Person' object has no attribute 'num'私有化属性Python没有真正的私有化⽀持，只能⽤给变量添加下划线来实现伪私有;通过名字重整机制属性的访问范围：类的内部-->⼦类内部-->模块内的其他位置-->其他模块公有属性 x[x] 类的内部[x] ⼦类内部[x] 模块内的其他位置[x] ⼦类内部受保护属性 _x[x] 类的内部[x] ⼦类内部[x] 模块内的其他位置（但不推荐）[x] ⼦类内部（from ... import xxx 不可以访问，要指明all变量）私有属性 __x[x] 类的内部[ ] ⼦类内部[ ] 模块内的其他位置[ ] ⼦类内部（同_x）保护数据案例class Person:def __init__(self):self.__age = 18def set_age(self, age): # 错误数据的过滤if isinstance(age, int) and 0 < age < 150:self.__age = ageelse:print("Wrong age value")return self.__agep = Person()print(p.get_age()) # 18p.set_age(22)print(p.get_age()) # 22只读属性# 1. 属性私有化 + 属性化 get()⽅法class Person(object):def __init__(self):self.__age = 18# 可以以使⽤属性的⽅式来使⽤⽅法@propertydef age(self):return self.__agep = Person()print(p.age) # 18p.age = 666 # Attribute Error: can't set attribute# 2. 通过底层的⼀些函数class Person:# 通过属性 = 值的⽅式来给⼀个对象增加属性时，底层都会调⽤这个⽅法，构成键值对，存储在 __dict__字典中 # 可以考虑重写底层的这个函数，达到只读属性的⽬的def __setattr__(self, key, value):if key == "age" and key in __dict__:print("read only attribute")else:self.__dict__[key] = value⽅法相关⽅法的划分实例⽅法类⽅法静态⽅法class Person:def instance_fun(self): # self: 调⽤对象的本⾝，调⽤时不⽤写，解释器会传参print("instance method", self)@classmethoddef class_fun(cls): # cls: 类本⾝print("class method", cls)@staticmethoddef static_fun():print("static method")所有的⽅法都存储在类中，实例中不存储⽅法类⽅法和静态⽅法⽆法访问实例属性⽅法的私有化和变量的私有化思想差不多class Person:__age = 18def __run(self): # 只能在该类中被调⽤print("running...")创建类对象的类（类也是⼀个对象）a, s = 8, "123"print(a.__class__, s.__class__) # <class 'int'> <class 'str'>print(int.__class__, str.__class__) # <class 'type'> <class 'type'>type是元类。

python笔记整理

python笔记整理Python是一种高级的编程语言，其简洁易读的语法、强大的功能和广泛的应用，使得其成为业内所热衷的编程语言之一。

在学习Python的过程中，通过合理的笔记整理，可以使得你更快速高效地掌握Python的知识和技能。

因此，在这篇文章中，我们将会介绍Python笔记整理的步骤。

1. 大纲规划不同于书写文稿，笔记的目的是为了快速回顾知识点。

因此，在开始笔记整理之前，首先需要进行大纲规划。

大纲规划主要包括按照知识点顺序进行分类，并标注重要性和难度，这样可以方便我们更好的思考和复习。

2. 笔记的内容与技巧在进行笔记整理的同时，也需要注意笔记的内容和技巧。

由于我们的目标是快速回顾知识点，因此，需要尽可能用简单清晰的语言记录笔记，避免冗长复杂的句子和文字叙述。

同时，笔记也需要标注关键词和注释。

这样可以方便回想和掌握重点概念，也有利于理解和记忆。

3. 笔记的形式与展示Python笔记形式多种多样，可以按照知识点分类，也可以按照操作步骤进行整理。

在进行整理前需要考虑笔记的实用性，根据自己的个人情况来制定笔记的形式。

在标注之前的准备阶段完成后，需要用清晰易懂的排版方式来展示Python笔记。

可以使用加粗、颜色、引用等方式突出重点，提高笔记的可读性。

4. 补充实践案例与总结Python笔记整理是一个漫长的过程，不断的积累、记录与复习是很有必要的。

因此，我们可以在每段知识点后面记录实践案例，这样可以帮助我们更好地理解和应用Python编程。

同时，整理完Python笔记后，需要进行一次总结，复习所有的知识点，坚固知识点和难点，并进行思考。

以上就是Python笔记整理的步骤，并不是一成不变的，可以根据个人情况灵活调整。

Python笔记整理是一个很重要的学习环节，它能帮我们整理知识点、梳理思路、加强理解并巩固所学。

python笔记知识点总结

python笔记知识点总结一、Python基础知识1. Python语法Python的语法非常简洁和易读，它的代码块通过缩进来表示，通常使用四个空格缩进，而不是制表符。

此外，Python没有分号来表示语句的结束，而是通过换行来分隔不同的语句。

这种简洁的语法使得Python代码更具可读性和易维护性。

2. 变量和数据类型Python中的变量不需要声明，可以直接赋值使用。

Python有多种内置的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。

另外，Python还支持动态类型，即变量的数据类型可以随时改变。

3. 控制流Python支持条件语句（if-else）、循环语句（for和while）、跳出语句（break和continue）等控制流结构。

这些结构可以帮助你更好地控制程序的执行流程。

4. 函数和模块函数是一种封装了一些代码块的可重用的结构，Python中使用def关键字来定义函数，可以有参数和返回值。

另外，Python中还有很多内置的模块，可以直接使用或者通过import语句引入。

5. 异常处理Python中的异常处理机制可以帮助你更好地处理程序中的错误。

使用try-except语句可以捕获并处理异常，保证程序的稳定性和可靠性。

二、Python高级知识1. 面向对象编程Python是一种面向对象的编程语言，它提供了类、对象、继承、多态等面向对象的特性。

通过使用类和对象，你可以更好地组织和管理程序的代码。

2. 文件操作Python中有丰富的文件操作函数和模块，可以帮助你读写文件和目录、处理文件路径等操作。

3. 正则表达式正则表达式是一种强大的文本匹配工具，Python中的re模块提供了对正则表达式的支持，可以帮助你更好地处理字符串。

4. 网络编程Python有丰富的网络编程库，可以用来构建服务器、客户端、处理HTTP请求等网络应用程序。

5. 数据库操作Python可以连接各种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等，用于数据存储和管理。

python 开发核心知识点笔记

python 开发核心知识点笔记Python开发核心知识点笔记。

一、基础语法。

1. 变量与数据类型。

- 在Python中，不需要显式声明变量类型。

例如：`a = 5`，这里`a`就是一个整数类型的变量。

- 常见的数据类型有整数（`int`）、浮点数（`float`）、字符串（`str`）、布尔值（`bool`）、列表（`list`）、元组（`tuple`）、字典（`dict`）和集合（`set`）。

- 字符串可以使用单引号或双引号定义，如`'hello'`或者 `"world"`。

2. 运算符。

- 算术运算符：`+`（加）、`-`（减）、`*`（乘）、`/`（除）、`//`（整除）、`%`（取余）、``（幂运算）。

- 比较运算符：`==`（等于）、`!=`（不等于）、`<`（小于）、`>`（大于）、`<=`（小于等于）、`>=`（大于等于）。

- 逻辑运算符：`and`（与）、`or`（或）、`not`（非）。

3. 控制流语句。

- 条件语句。

- `if - elif - else`结构用于根据不同条件执行不同的代码块。

例如：x = 10.if x > 5:print('x大于5')elif x == 5:print('x等于5')else:print('x小于5')- 循环语句。

- `for`循环用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。

例如：fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']for fruit in fruits:print(fruit)- `while`循环在条件为真时重复执行代码块。

例如：i = 0.while i < 5:print(i)i += 1.二、函数。

1. 函数定义与调用。

python学习心得第二章

python学习⼼得第⼆章python基础1.关于python编码的问题。

python的编码现在主要是两种版本python2.7和python3.5python2.7默认的是ascii码进⾏编译，我们可以采⽤# -*- coding：utf-8 -*-a='你好'a_unicode=a.decode('utf-8')a_gbk=a_unicode.encode('gbk')print('a_gbk')的代码将2.7转化为⽤utf-8的⽅式进⾏编译，但是如果终端显⽰的只能是GBK的编码模式，还需要将utf-8转化为GBK。

由代码可知，我们需要将utf-8转化为Unicode，然后将Unicode转化为gbk。

注意：在转化的时候解码和编码的过程需要明确知道现在对应的gbk还是utf-8。

图中为编码和解码的流程图python3.5为了帮助我们更好的编码进⾏了优化，因为python3.5采⽤的默认就是utf-8。

并且我们不⽤再转化为Unicode了可以直接把utf-8转化为gbk。

a='你好'a_gbk=a.encode('gbk')代码中直接将你好编译成了gbk模式，因为py3.5内部移除了Unicode的类型。

注意：Windows为了⽅便⼤家在终端使⽤的时候⽅便，只要你输⼊的Unicode的代码，它就⾃动可以转化为gbk，所以在py2.7⾥⾯我们直接吧utf-8转化为Unicode以后便可以在终端输出了.2.python的运算符（py3.x版本）1：算数运算符加法运算：减法运算：乘法运算：除法运算：注意上⾯的3.0为浮点型即为⼩数点型。

幂运算：**号后⾯的数为幂即为次⽅取余数的运算：取整数的除法，返回商的部分。

不要⼩数点后⾯的部分2：⽐较运算符相等运算：由图由于a和b的值不是相同的，所以返回⼀个False相反，如果相等应该返回⼀个True 不相等运算：⼤于运算：⼩于运算：⼤于等于运算：⼩于等于运算：3：赋值运算符：赋值运算：加法赋值运算：b+=a和b=b+a是同⼀个效果减法赋值运算：乘法赋值运算：除法赋值运算：取余数赋值：幂运算赋值：整除赋值运算：4：逻辑运算符and⼀个条件不满⾜就不成⽴or⼀个条件成⽴即满⾜条件5：成员运算符in如果a在b⾥⾯这返回Truenot in如果a不在b⾥⾯则返回True3.基本数据类型基本数据类型主要分为int 、bool、字符串、字典、元组、列表。

python学习手册笔记7

字符串基础python字符串——一个有序的字符集合，用来存储和表示基于文本和字节的信息。

本章范围Unicode简介ASCII是Unicode文本的一种简单形式，总多可能的编码和字母表中的一种。

python 3.X中，有三种字符串类型：str用于Unicode文本（包括ASCII），bytes用于二进制数据（包括已编码的文件本），而bytearray是bytes的一个可修改的变体。

文件在两种模式下工作：文本，它将内容表示为str类型并实现Unicode编码；二进制，以原始bytes形式处理，且不做任何数据转换。

python 2.X中，unicode字符串表示Unicode文本，str字符串同时处理8位文本和二进制数据，bytearry从3.X向后移植，在python2.6和随后的版本中可用。

普通文件的内容由str直接表示的字节，codecs模块打开的Unicode文本文件，处理编码内容作为unicode对象表示。

Unicode主要不同在于它在内存和文件之间来回移动所要求的转换（编码）步骤。

除此之外，大体上只是字符串处理过程。

字符串基础字符串可以用来表示编码位文本或字节的任何事物。

（文本：符号、词语、载入内存中文本文件的内容、Internet网址和python源代码等。

字符串：媒体文件和网络传输的原始字节，国际化程序中实用的编码和解码形式的非ASCII Unicode文本。

python没有单个字符留有不同的类型，而是可以实用单字符的字符串。

python不可变序列，字符存在从左至右的位置顺序，不可以在原位置修改。

（序列类型）S='' 空字符串S="spam's" 双引号和单引号相同S='s\np\ta\x00m' 转义序列S="""...multiline...""" 三引号块字符串，或'''multiline'''S=r'\temp\spam' 原始字符串（不进行转义）B=b'sp\xc4m' 字节串U=u'sp\u00c4m' Unicode字符串S1+S2 拼接S*3 重复S[i] 索引S[i:j] 分片len(S) 长度"a %s parrot" % kind 字符串格式化表达式"a {0} parrot".format(kind) 字符串格式化方法S.find('pa') 字符串方法：搜索S.rstrip() 移除右侧空白S.replace('pa', 'xx') 替换S.split(',') 用分隔符分组S.isdigit() 内容测试S.lower() 小写转换，S.upper()大写转换S.endswith('spam') 尾部测试'spam'.join(strlist) 分隔符连接S.encode('latin-1') Unicode编码S.decode('utf8') Unicode解码for x in S: print(x) 迭代'spam' in S 成员关系[c*2 for c in S] 成员关系map(ord, S) ord返回单个字符的ASCII序号re.match('sp(.*)am', line) 模式匹配：库模块字符串字面量单引号：'spa"m' 双引号："spa'm" 三引号：'''...spam...'''，"""...spam..."转移序列："s\tp\na\0m" 原始字符串：r"C:\new\test.spm"字节字面量：b'sp\x01am' Unicode字面量：u'eggs\u0020spam'单引号和双引号字符串是一样的，单引号和双引号字符可以互换。

python读书笔记

python读书笔记最近迷上了 Python 这门编程语言，一头扎进书里，那感觉就像是在一个全新的世界里探险，充满了新奇和挑战。

我读的这本书，没有那种让人望而生畏的高深理论，而是用一种通俗易懂的方式，把 Python 的知识点像讲故事一样娓娓道来。

从最基础的变量、数据类型，到复杂一些的函数、模块，每一个概念都解释得清清楚楚。

就拿变量来说吧，以前我总觉得这是个很抽象的东西，可书里用了一个特别有趣的例子。

它说变量就像是一个盒子，你可以把任何东西放进去，数字、文字、甚至是其他更复杂的数据结构。

比如说，你可以创建一个叫“age”的变量，然后把自己的年龄放进去，就像是把年龄这个数字装进了一个叫“age”的小盒子里。

而且这个盒子里的东西还能随时更换，今天你 20 岁，把 20 放进去，明天过生日变成 21 岁了，就把 21 再放进去。

这一下就让我明白了变量的本质，原来就是用来存储和操作数据的容器呀。

还有数据类型，书里把整数、浮点数、字符串这些比作不同种类的宝贝。

整数就像是整整齐齐的积木块，一块一块清清楚楚；浮点数呢，则像是有点调皮的小水珠，总是带着小数点在那蹦跶；字符串则像是一串五颜六色的珠子，每个字符都是一颗独特的珠子，串在一起形成了有意义的话语。

这种比喻真的太形象了，让我一下子就记住了它们的特点。

说到函数，那可真是 Python 里的大功臣。

书里把函数比作是一个魔法盒子，你把需要处理的东西放进去，它就能按照特定的规则给你变出你想要的结果。

比如说，你写了一个计算两个数之和的函数，每次只要把两个数扔进去，它就能迅速给你算出结果，简直太方便了！而且函数还可以重复使用，就像这个魔法盒子永远不会失效，随时都能为你服务。

在学习模块的时候，我更是感受到了 Python 的强大。

模块就像是一个超级大的工具箱，里面装满了各种各样的工具，每个工具都有自己独特的功能。

你需要什么功能，就从这个工具箱里把对应的工具拿出来用就行。

Python初学者学习笔记

1 标准库
代码 1 a.isdigit 2 a.isalpha 3 for I in range(a,b,c):
4d 5 and 6 or 7 print(type(a)) 8 print (a>b) 9 int() 10 str() 11 abs() 12 print(eval(‘a’)) 13 + 14 15 * 16 / 17 -= 18 += 19 *= 20 /= 21 == 22 > 23 < 24 >= 25 <= 26 a**b 27 # 28 ‘’’ ‘’’ 29 \ 30 \n 31 \t 32 ‘%a.bf’% 33 ‘%a.bd’% 34 ‘%a.s’% 35 a[b] 36 a[:b]a 37 a[:-b]a 38 while True: 39 a
13
fillcolor(‘a’)
14
begin_fill()
15
b
16
end_fill()
17
bgcolor(a)
18
textinput(a,b)
19 colormode(1/255)
1.
color(1—255,1—
20 255,1—255)
2. color(0.0—1.0，0.0—
21 1.0，0.0—1.0)
如果符合条件a，那么执行b，否则判断是否符合条件c，如果符合，那么执行d，否则执行e 四舍五入a 把a的所有首字母大写,再打出来把a的所有字母大写,再打出来把a的所有字母小写,再打出来把a末尾的所有空格删除,再打出来把a开头的所有空格删除,再打出来把a开头和末尾的所有空格删除,再打出来
描述前进a步去x:a,y:b的地方后退a步抬笔落笔画b/360个半径为a个圆将画笔调为a图案隐藏画笔将画笔颜色调为a颜色左转a度右转a度画笔粗细切换为a

python读书笔记

python读书笔记《python 读书笔记》说起 Python 这门编程语言啊，我可真是有一肚子的话想说。

最初接触 Python ，是因为我在网上看到有人用它做了一些特别酷的东西，像是自动化处理文档、抓取网页数据啥的。

这一下就勾起了我的好奇心，想着自己要是也能掌握这门技能，那得多牛啊！于是乎，我就兴冲冲地买了几本相关的书，准备好好研究一番。

我读的第一本 Python 书，那封面设计得倒是挺吸引人的，可翻开一看，密密麻麻的代码和解释，让我瞬间有点头大。

不过，我这人有个毛病，就是一旦决定做的事，怎么着也得坚持下去。

书里一开始就讲了 Python 的基本语法，什么变量、数据类型、控制结构之类的。

我就跟着书里的例子，一个一个地敲代码。

记得有一次，我在练习定义变量的时候，居然把变量名写错了，结果程序怎么都运行不出来。

我那叫一个着急啊，瞪着屏幕看了半天，才发现原来是自己犯了这么个低级错误。

当时我就忍不住笑自己，这脑子咋就这么不灵光呢。

后来学到函数这部分，可把我难住了。

书里说函数可以把一段代码封装起来，方便重复使用。

听起来好像挺简单的，但真到自己写函数的时候，就完全不是那么回事了。

我记得有一个例子是要写一个计算两个数之和的函数，我琢磨了好久，才把代码写对。

可当我试着调用这个函数，输入不同的数去测试的时候，又出问题了。

有的时候能算出正确结果，有的时候却莫名其妙地出错。

我一遍又一遍地检查代码，眼睛都快看花了，最后才发现是在函数内部的计算逻辑出了点小差错。

还有一次，我在学习列表和字典的时候，想要实现一个根据用户输入的名字，从一个字典里查找对应的年龄并输出的功能。

我自以为代码写得没问题，可运行起来就是不对。

我就纳闷了，这到底是哪儿出了问题呢？后来我发现，原来是我在判断用户输入的名字是否在字典中的时候，用错了方法。

经过一番修改，终于成功运行了，那一刻，我心里别提多有成就感了。

随着学习的深入，我遇到的问题也越来越多，但每次解决一个难题，都让我对 Python 的理解更进了一步。

计算机二级Python学习笔记（三）：天天向上的力量

计算机⼆级Python学习笔记（三）：天天向上的⼒量今天学习了Python的数字类型及操作，之前学C语⾔时，也有类似内容，所以今天这些内容，概念上⽐较好理解。

虽然知识点不难，但在过程中，还是有惊喜的。

在天天向上⼒量的实例中，我领略了两个计算机思维，以及⼀个单词Grit。

接下来还是结合代码，复盘⼀下重点，以及上⾯提到的收获。

天天向上，来⾃于⽑爷爷的名⾔，好好学习，天天向上。

有⼈提出，如果每天进步1%，⼀年后可以提升多少？反之如果每天退步1%，⼀年后会退步多少？这个问题在数学上很简单，就是1.01的365次⽅和0.99的365次⽅。

在很多企业墙上，也见过类似的公式，前者的答案是37.78，后者的答案是0.03。

强烈的对⽐可以看出，每天持续进步的⼒量⾮常⼤。

⽤Python计算也很简单，只需要⽤上基础的幂运算就可以。

接着⽼师在这个问题基础上举⼀反三，升级为复杂点的问题，以便讲解更多知识点。

⼀年365天，如果5天的⼯作⽇，每天进步1%，2天的休息⽇，每天退步1%，这种⼯作⽇向上的⼒量如何呢？看上去复杂⼀些了，没法⽤简单的公式去计算。

事实上如果硬要找规律，总结出⼀个数学公式，也是可以找到的。

但⽼师指出，这样做就是典型的数学思维，问题的解决⼤部分还是靠的⼈脑，计算机只是最后⽤来辅助计算。

⽽⽤计算机解决问题，可以⽤⼀种计算思维的⽅式，先将问题抽象，抽象出问题的形式化逻辑，再进⾏⾃动化，将抽象的结果，通过程序⾃动完成，就可以很快的得到结果。

按照这种思维，解决这个问题的代码如下：dayup = 1.0dayfactor = 0.01for i in range(365):if i % 7 in [6,0]:dayup = dayup*(1-dayfactor)else:dayup = dayup*(1+dayfactor)print("⼯作⽇的⼒量: {:.2f}".format(dayup))其中for i in range(365):代表的是将i遍历365天，循环模拟365天这个过程。