日 Python の制御構造、関数、モジュール、およびデータ構造
2 日目: Python の制御構造、関数、モジュール、およびデータ構造
2日目へようこそ!今日は、Python の制御構造をまとめるだけでなく、関数、モジュール、および基本的なデータ構造についても説明します。最終的には、効率的で再利用可能で整理されたコードを構築できるようになります。始めましょう!
Python 制御構造の要約
私たちは、if、elif、else が意思決定にどのように役立つか、そして ループ (for および while) がタスクの繰り返しにどのように役立つかを学びました。強化のための簡単な練習問題を次に示します:
チャレンジ: 1 から 10 までの数値が奇数か偶数かをチェックするプログラムを作成してください。
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
Python の関数
関数 は、特定のタスクを実行する再利用可能なコードのブロックです。
1.関数の定義と呼び出し
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
- 定義: def の後に関数名とパラメーターを続けて使用します。
- 呼び出し: 関数名を引数とともに使用して実行します。
2.関数の引数と戻り値
- 引数: 関数に渡される入力値。
- 戻り値: 関数によって返された結果。
例:
def add_numbers(a, b): return a + b result = add_numbers(5, 3) print(f"The sum is {result}.")
Python のモジュール
モジュール は、関数と変数のコレクションです。 Python には組み込みモジュールがあり、独自のモジュールを作成できます。
1.組み込みモジュールの使用
import math import random print(math.sqrt(16)) # Square root of 16 print(random.randint(1, 10)) # Random number between 1 and 10
2.独自のモジュールを作成する
calculator.py という名前のファイルに次の内容を保存します:
def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b
別のスクリプトで使用します:
from calculator import add, subtract print(add(10, 5)) # Output: 15 print(subtract(10, 5)) # Output: 5
Python のデータ構造
Python は、データを管理するためのリスト、タプル、セット、辞書などの汎用性の高いデータ構造を提供します。
1.リスト
リストは、順序付けされた変更可能な項目のコレクションです。
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] fruits.append("orange") print(fruits[1]) # Access item at index 1
2.タプル
タプルは不変のリストです。
dimensions = (10, 20, 30) print(dimensions[0]) # Access item at index 0
3.セット
セットは、順序付けされていない一意のアイテムのコレクションです。
numbers = {1, 2, 3, 3} numbers.add(4) print(numbers) # Output: {1, 2, 3, 4}
4.辞書
辞書にはキーと値のペアが格納されます。
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
実践例: 現実世界のアプリケーション
ユーザー情報を保存および取得するための辞書を作成します:
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
結論
今日、私たちは:
- 制御構造をまとめました。
- 関数の威力を探り、再利用可能なコードの作成方法を学びました。
- カスタムモジュールの作成など、モジュールを効率化のために活用しました。
- Python の多用途な データ構造について学びました。
これらの概念は Python プログラミングのバックボーンを形成するため、徹底的に練習してください。明日は、スキルをさらに高めるためにファイル処理と例外管理について詳しく説明します。 ?
以上が日 Python の制御構造、関数、モジュール、およびデータ構造の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
