


Day Python-Kontrollstrukturen, Funktionen, Module und Datenstrukturen
Tag 2: Python-Kontrollstrukturen, Funktionen, Module und Datenstrukturen
Willkommen zu Tag 2! Heute werden wir nicht nur die Kontrollstrukturen von Python zusammenfassen, sondern auch Funktionen, Module und grundlegende Datenstrukturen untersuchen. Am Ende sind Sie in der Lage, effizienten, wiederverwendbaren und organisierten Code zu erstellen. Fangen wir an!
Python-Kontrollstrukturen – Zusammenfassung
Wir haben gelernt, wie if, elif und else uns bei der Entscheidungsfindung helfen und wie Schleifen (for und while) dabei helfen, Aufgaben zu wiederholen. Hier ist eine kurze Übungsaufgabe zur Verstärkung:
Herausforderung: Schreiben Sie ein Programm, das prüft, ob Zahlen von 1 bis 10 ungerade oder gerade sind.
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
Funktionen in Python
Funktionen sind Blöcke aus wiederverwendbarem Code, die bestimmte Aufgaben ausführen.
1. Funktionen definieren und aufrufen
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
- Definieren: Verwenden Sie def gefolgt vom Funktionsnamen und den Parametern.
- Aufruf: Verwenden Sie den Funktionsnamen mit Argumenten, um ihn auszuführen.
2. Funktionsargumente und Rückgabewerte
- Argumente: Eingabewerte, die an die Funktion übergeben werden.
- Rückgabewerte: Von der Funktion zurückgegebene Ergebnisse.
Beispiel:
def add_numbers(a, b): return a + b result = add_numbers(5, 3) print(f"The sum is {result}.")
Module in Python
Module sind Sammlungen von Funktionen und Variablen. Python verfügt über integrierte Module, und Sie können Ihre eigenen erstellen.
1. Verwendung integrierter Module
import math import random print(math.sqrt(16)) # Square root of 16 print(random.randint(1, 10)) # Random number between 1 and 10
2. Schreiben Sie Ihr eigenes Modul
Speichern Sie Folgendes in einer Datei mit dem Namen Rechner.py:
def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b
Verwenden Sie es in einem anderen Skript:
from calculator import add, subtract print(add(10, 5)) # Output: 15 print(subtract(10, 5)) # Output: 5
Datenstrukturen in Python
Python bietet vielseitige Datenstrukturen wie Listen, Tupel, Mengen und Wörterbücher zum Verwalten von Daten.
1. Listen
Eine Liste ist eine Sammlung geordneter, veränderlicher Elemente.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] fruits.append("orange") print(fruits[1]) # Access item at index 1
2. Tupel
Tupel sind unveränderliche Listen.
dimensions = (10, 20, 30) print(dimensions[0]) # Access item at index 0
3. Sets
Sets sind ungeordnete Sammlungen einzigartiger Gegenstände.
numbers = {1, 2, 3, 3} numbers.add(4) print(numbers) # Output: {1, 2, 3, 4}
4. Wörterbücher
Wörterbücher speichern Schlüssel-Wert-Paare.
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
Praxisbeispiel: Praxisnahe Anwendung
Erstellen Sie ein Wörterbuch zum Speichern und Abrufen von Benutzerinformationen:
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
Fazit
Heute:
- Zusammengefasste Kontrollstrukturen.
- Erkundete die Leistungsfähigkeit von Funktionen und lernte, wiederverwendbaren Code zu erstellen.
- Nutzung von Modulen für Effizienz, einschließlich des Schreibens benutzerdefinierter Module.
- Ich habe etwas über die vielseitigen Datenstrukturen von Python gelernt.
Üben Sie diese Konzepte gründlich aus, da sie das Rückgrat der Python-Programmierung bilden. Morgen werden wir uns mit Dateiverwaltung und Ausnahmemanagement befassen, um Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln. ?
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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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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
