Maison développement back-end Tutoriel Python 5 articles recommandés sur les bases de Python

5 articles recommandés sur les bases de Python

Jun 12, 2017 pm 01:48 PM

1. Règles de dénomination des variables 1. Les noms de variables ne peuvent être constitués que de n'importe quelle combinaison de lettres, de chiffres et de traits de soulignement 2. Les noms de variables ne peuvent pas commencer par des chiffres 3. Certains champs réservés ne peuvent pas être utilisés comme noms de variables personnalisés 4. Les noms de variables doivent avoir une signification claire. Par exemple, une variable qui enregistre un nom est mieux définie comme un nom de variable tel que nom 2. Codage de caractères La fonction du codage de caractères est de convertir les caractères saisis en codes machine. Le code ASCII est le premier codage de caractères au monde. Le premier codage de caractères en Chine est GB2312, qui contient plus de 7 000 caractères et symboles chinois. Après la première extension, plus de 20 000 caractères chinois ont été inclus. .La seconde Après cette extension, un total de plus de 27 000 caractères chinois ont été inclus, et le codage des caractères est GB18030 Afin d'unifier le codage des caractères au niveau international, le codage des caractères Unicode a été introduit car ce codage nécessite plus d'espace de stockage que le codage ASCII d'origine. lors du stockage de l'anglais. Plus tard, après l'optimisation de la compression, le codage de caractères UTF-8 a été introduit. Ce codage est toujours d'un caractère par octet lors du stockage de l'anglais et de trois octets lors du stockage d'un caractère chinois. 3. Programme interactif utilisateur Python Python propose une variété de programmes interactifs, qui peuvent également être appelés interprètes. Le programme interactif le plus couramment utilisé est CPython

1 Explication détaillée des connaissances de base de Python

5 articles recommandés sur les bases de Python<.>

Introduction : Python propose une variété de programmes interactifs, qui peuvent également être appelés interprètes. Le programme interactif le plus couramment utilisé est CPython, et la vitesse d'exécution du code la plus rapide est PyPy.

2. Résumé de l'apprentissage des chaînes de connaissances de base de Python

5 articles recommandés sur les bases de Python

Introduction : Cet article présente un résumé de l'apprentissage des chaînes de connaissances de base de Python

3 Connaissances de base des fonctions Python

5 articles recommandés sur les bases de Python

Introduction : Cet article part des fonctions internes fournies par le système, de la bibliothèque de fonctions fournie par le tiers + de la simple exploration du code et du processus d'installation du module httplib2 et personnalisation utilisateur La fonction est décrite sous trois aspects. A une très bonne valeur de référence. Jetons-y un coup d'œil avec l'éditeur ci-dessous

4

Une collection de résumés des connaissances de base de Python

. Introduction : Cet article je vais vous donner un résumé des connaissances de base des collections en Python. C'est très simple et facile à comprendre. Les amis qui en ont besoin peuvent s'y référer.

5.

Notes d'étude d'introduction de base de Python (construction de l'environnement Python)

5 articles recommandés sur les bases de Python

Introduction : Cet article présente principalement les notes d'étude d'introduction de base de Python. C'est le premier article pour commencer à apprendre les connaissances de base de Python. Ce n'est qu'en consolidant les bases de Python que vous pourrez aller plus loin. Veuillez vous référer à

[Recommandations de questions et réponses associées] :

python - problème de sortie datetime et heure

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!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

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

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
2 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Comment relancer ses coéquipiers
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Comment obtenir des graines géantes
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Combien de temps faut-il pour battre Split Fiction?
3 Il y a quelques semaines By DDD

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

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

Comment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texte Comment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texte Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML? Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Filtrage d'image en python Filtrage d'image en python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans Python Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch? Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Comment implémenter votre propre structure de données dans Python Comment implémenter votre propre structure de données dans Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE

Sérialisation et désérialisation des objets Python: partie 1 Sérialisation et désérialisation des objets Python: partie 1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Modules mathématiques en python: statistiques Modules mathématiques en python: statistiques Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

See all articles