Python-Schleifen 1
Hallo zusammen! Ich bin mit einer weiteren neuen Python-Lektion für diese Woche zurück. Diese Woche beschäftigen wir uns mit Schleifen. Schleifen sind in jeder Programmiersprache ein wirklich wichtiges Thema. Wenn Sie Schleifen verstehen, können Sie mühsame und langwierige Arbeiten in Sekundenschnelle erledigen. So können Sie erkennen, wie wichtig Schleifen sind. Also lasst uns eintauchen.
Warum brauchen wir Schleifen?
Versuchen wir, die Schleife mit einem Problem zu verstehen. Angenommen, Sie sind der Klassensprecher Ihrer Klasse und der Professor hat Ihnen die Aufgabe übertragen, die Durchschnittsnote in Ihrer Klasse aus der Datenbank herauszufinden.
Jetzt hat Ihre Klasse 30 Schüler. Es gibt also 30 Noten in der Datenbank. Nehmen wir zunächst an, dass die Noten in einer einzigen Variablen als Liste gespeichert sind. (Über „Listen“ sprechen wir später mehr)
Jetzt wird es sicherlich lange dauern, die Durchschnittsnote manuell herauszufinden. In diesem Fall kommen also Schleifen ins Spiel. Mithilfe von Schleifen können Sie diese mühsame Aufgabe in kurzer Zeit ausführen.
Was ist eigentlich eine Schleife?
Eine Python-Schleife ist eine Kontrollstruktur, die einen Codeblock wiederholt ausführt, solange eine bestimmte Bedingung erfüllt ist oder für jedes Element in einer Sequenz.
Mit einfachen Worten: Schleife hilft uns, wiederholte Aufgaben auszuführen.
Basierend auf dieser Definition gibt es zwei Arten von Python-Schleifen.
1) For-Schleife
2) While-Schleife
For-Schleife:
Wir verwenden eine for-Schleife, um alle Elemente in einer Sequenz (String, Liste, Tupel, Wörterbuch usw.) zu durchlaufen. Die Schleife beginnt bei Index 0 der Sequenz und läuft bis zum letzten Element dieser Sequenz.
for items in sequence: repetitive work or block of statements
Lassen Sie uns das Problem mit der for-Schleife lösen
#Here are our grades of 30 students grades = [85, 92, 78, 88, 91, 76, 95, 89, 83, 77, 90, 82, 84, 79, 87, 93, 81, 80, 86, 94, 75, 88, 85, 92, 78, 89, 77, 84, 91, 76] sum=0 for item in grades: sum=sum+item average=sum/len(grades) print(average)
Zuerst haben wir eine Variable namens sum, in der wir die Summe aller Noten speichern. Dann haben wir eine for-Schleife. Die Schleife beginnt vom Index 0-Element bis zum letzten Element. In jeder Iteration wird jedes Element zur Summe addiert. Außerhalb dieses for-Schleifenblocks zählen wir den Durchschnitt, indem wir die Summe durch die Anzahl der Noten dividieren (die Len-Funktion sagt uns, wie viele Elemente sich in der Liste befinden – mehr dazu später).
While-Schleife
Solange in der while-Schleife die Bedingung wahr ist, iteriert die Schleife den Codeblock. In dem Moment, in dem die Bedingung falsch ist, wird die Schleife angehalten.
while condition is true: do something repeatedly
Lassen Sie uns das gleiche Problem mit der While-Schleife lösen:
grades = [85, 92, 78, 88, 91, 76, 95, 89, 83, 77, 90, 82, 84, 79, 87, 93, 81, 80, 86, 94, 75, 88, 85, 92, 78, 89, 77, 84, 91, 76] sum = 0 index = 0 while index < len(grades): sum += grades[index] index += 1 average = sum / len(grades) print(average)
Hinweis: Hier in dieser Lösung fallen Ihnen möglicherweise einige Funktionen auf, die wir bisher nicht erklärt haben. Wir werden in der Listenlektion kurz mehr darüber sprechen.
Also haben wir hier in dieser Lösung neben der Summe einen neuen Variablenindex deklariert. Indexvariablen helfen uns beim Zugriff auf die Elemente der Notenliste, die in jeder Schleife erhöht werden (Index +=1). In der While-Schleife lautet die Bedingung: Solange der Index kleiner als die Anzahl der Elemente in der Notenliste ist, wird die Schleife ausgeführt und die Summe berechnet. grades[index] ermöglichen uns den Zugriff auf die Elemente der Liste, was als Indizierung bezeichnet wird. Der Rest des Codes ähnelt der Lösung der for-Schleife.
Dies ist das Ende von Teil 1 der Python-Schleifen. Im nächsten Teil werden wir mehr über Schleifen besprechen.
Zusammenfassung:
- Python-Schleife ist eine Struktur, die bei wiederholten Aufgaben hilft
- Die For-Schleife durchläuft jedes Element in einer Sequenz (Zeichenfolge, Liste, Tupel, Wörterbuch usw.)
- While-Schleife wird so lange wiederholt, wie die Bedingung wahr ist.
Übungsproblem
Hier ist eine Liste mit 20 Nummern:
num_list=[100, 82, 96, 4, 44, 27, 13, 45, 96, 21, 26, 71, 22, 19, 57, 69, 97, 34, 21, 92]
Berechnen Sie den Durchschnitt aller geraden Zahlen der angegebenen Liste.
Lösen Sie dieses Problem sowohl für die For- als auch für die While-Schleife und teilen Sie Ihre Antwort in den Kommentaren. Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Schleifen 1. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
