


Structures de contrôle, fonctions, modules et structures de données Day Python
Jour 2 : Structures de contrôle, fonctions, modules et structures de données Python
Bienvenue au jour 2 ! Aujourd'hui, nous allons non seulement résumer les structures de contrôle de Python, mais également explorer les fonctions, les modules et les structures de données fondamentales. À la fin, vous serez équipé pour créer du code efficace, réutilisable et organisé. Commençons !
Récapitulatif des structures de contrôle Python
Nous avons appris comment if, elif et autre nous aident à prendre des décisions et comment les boucles (pour et pendant) aident à répéter des tâches. Voici un problème de pratique rapide pour le renforcement :
Défi : Écrivez un programme qui vérifie si les nombres de 1 à 10 sont pairs ou impairs.
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
Fonctions en Python
LesFonctions sont des blocs de code réutilisables qui effectuent des tâches spécifiques.
1. Définir et appeler des fonctions
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
- Définition : utilisez def suivi du nom de la fonction et des paramètres.
- Appel : utilisez le nom de la fonction avec des arguments pour l'exécuter.
2. Arguments de fonction et valeurs de retour
- Arguments : valeurs d'entrée transmises à la fonction.
- Valeurs de retour : Résultats renvoyés par la fonction.
Exemple :
def add_numbers(a, b): return a + b result = add_numbers(5, 3) print(f"The sum is {result}.")
Modules en Python
LesModules sont des collections de fonctions et de variables. Python possède des modules intégrés et vous pouvez créer les vôtres.
1. Utilisation des modules intégrés
import math import random print(math.sqrt(16)) # Square root of 16 print(random.randint(1, 10)) # Random number between 1 and 10
2. Écrire votre propre module
Enregistrez ce qui suit dans un fichier nommé calculator.py :
def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b
Utilisez-le dans un autre script :
from calculator import add, subtract print(add(10, 5)) # Output: 15 print(subtract(10, 5)) # Output: 5
Structures de données en Python
Python fournit des structures de données polyvalentes telles que des listes, des tuples, des ensembles et des dictionnaires pour gérer les données.
1. Listes
Une liste est une collection d'éléments ordonnés et modifiables.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] fruits.append("orange") print(fruits[1]) # Access item at index 1
2. Tuples
Les tuples sont des listes immuables.
dimensions = (10, 20, 30) print(dimensions[0]) # Access item at index 0
3. Ensembles
Les ensembles sont des collections non ordonnées d'objets uniques.
numbers = {1, 2, 3, 3} numbers.add(4) print(numbers) # Output: {1, 2, 3, 4}
4. Dictionnaires
Les dictionnaires stockent les paires clé-valeur.
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
Exemple pratique : application dans le monde réel
Créez un dictionnaire pour stocker et récupérer les informations utilisateur :
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
Conclusion
Aujourd'hui, nous :
- Terminé structures de contrôle.
- Exploré la puissance des fonctions et appris à créer du code réutilisable.
- Exploitation des modules pour plus d'efficacité, y compris l'écriture de modules personnalisés.
- Découverte des structures de données polyvalentes de Python.
Mettez en pratique ces concepts à fond, car ils constituent l'épine dorsale de la programmation Python. Demain, nous aborderons la gestion des fichiers et la gestion des exceptions pour approfondir vos compétences. ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
