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】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:..常用英文单词Python在Python代码编写和提示信息中,有许多常用的英文单词。虽然不需要背下每个单词的意思,但是看得多了,用到的多了,就会自然而然地熟悉它们的含义。比如,print这个单词在Python中表示输出变量的值,起到一个输出的作用。又比如,当出现syntax这个单词时,就代表着代码的语法有问题,初学者经常会出现这类错误。如果出现error和invalid这些单词,就代表着代码里有错误或者无效的地方。此时,我们需要检查一下代码是否和教学视频中的代码一致,是否有单词拼错或者输入法不正确等问题。另外,在Python中特别注重缩进,所以我们也需要检查一下代码的缩进是否正确。研究Python并不需要对英文有很高的要求,但如果你的英文好,那么在研究Python的过程中,你会更加得心应手。你可以更快地从英文提示中知道问题出在哪里,节省时间,减少代码编写中关键词拼错的概率。但如果你以前没有花时间研究过英文,那么你可能需要在研究Python的起初比别人稍稍:..列出了一些常见的中的英文单词和意义:一、:打印/:::::名称/:字符二、::姓名/:字段/::键:../转换/替换/::::::::::::新的/、test、file、data分别代表项目、测试、文件、数据。;index用于返回指定元素在列表中的索引;find用于查找字符串中指定:..用于计算字符串中指定字符或子串出现的次数。,end代表结束,chars代表字符,sub代表附属。,prompt用于提示用户输入;ID代表身份证号码,format用于格式化输出;args(argument)代表参数,kwargs代表关键字参数;year代表年,month代表月,day代表日。,max用于返回元组中最大的元素,___用于返回元组中最小的元素;iterable代表可迭代对象,key代表关键字,n代表方法或函数,代表停止,object代表对象。,reverse用于将列表反向排序,true代表真,false代表假;___用于在列表末尾添加元素,extend用于在列表末尾添加另一个列表的元素,insert用于在指定位置插入元素,pop用于弹出列表中指定位置的元素,remove用于移:..(delete)用于删除列表中指定位置的元素,clear用于清空列表,sort用于对列表进行排序。,add用于添加元素,update用于更新集合,discard用于移除指定元素,n用于返回两个集合的交集,n用于返回两个集合的并集,difference用于返回两个集合的差集,symmetric用于返回两个集合的对称差集,in用于判断元素是否在集合中,not用于判断元素是否不在集合中,disjoint用于判断两个集合是否不相交,subset用于判断一个集合是否为另一个集合的子集,superset用于判断一个集合是否为另一个集合的父集或超集,copy用于复制集合。,key代表键或关键字,value代表值,item代表项,mapping代表映射,seq(sequence)代表序列,from用于从某个地方获取数据,get用于获取字典中指定键的值,default代表默认值,none代表空值,arg代表可变元素,kwargs(keywordargs)代表可变关键字元素。…循环,range用于生成指定范围内的数字序列,sep(separate)用于指定分隔符,:..step用于指定步长,continue用于跳过当前循环,break用于跳出循环。,跳出与结束循环用于在满足某个条件时跳出循环或结束循环的执行。十二、运算符与随机数在Python中,我们可以使用各种运算符来执行各种操作。例如,我们可以使用加号运算符来将两个数字相加。除此之外,Python还提供了一些随机数生成函数,可以帮助我们生成随机数。为了使用这些函数,我们需要导入Python的模块。我们可以使用sys模块来访问系统相关的函数,使用path模块来访问路径相关的函数。我们可以使用import关键字来导入模块,也可以使用from关键字来从模块中导入特定的函数。十三、定义函数与设定参数:..中,我们可以定义自己的函数来执行特定的任务。为了定义一个函数,我们需要指定函数名称以及函数的参数列表。例如,我们可以定义一个名为birthday的函数,该函数接受三个参数:年份、月份和日期。我们可以使用type关键字来指定参数的类型,以及使用error关键字来指定参数的错误信息。如果某些参数是必须的,我们可以使用required关键字来指定它们。如果某些参数是位置参数,nal关键字来指定它们。如果某些参数不受支持,我们可以使用unsupported关键字来指定它们。十四、设定收集参数有时候,我们需要定义一个函数,该函数可以接受任意数量的参数。为了实现这一点,我们可以使用Python的收集参数功能。我们可以使用create关键字来创建一个包含所有参数的字典,关键字来获取参数的信息,例如年龄、身高、宽度和重量等。我们还可以使用splicing关键字来拼接参数,使用:..volume关键字来计算参数的体积。十五、嵌套函数/作用域/闭包在Python中,我们可以定义嵌套函数来执行特定的任务。嵌套函数可以访问外部函数的变量,这样可以帮助我们实现更复杂的功能。我们可以使用radius关键字来获取半径,使用perimeter关键字来计算周长,使用case关键字来处理不同的情况。我们还可以使用synthesis关键字来合成不同的函数,使用execute关键字来执行函数。十六、递归函数递归函数是一种特殊的函数,它可以在函数内部调用自己。在Python中,我们可以使用递归函数来解决各种问题,例如计算阶乘、查询列表中的元素等。但是,递归函数可能会导致无穷递归,因此我们需要设置最大递归深度来避免这种情况的发生。我们可以使用maximum关键字来获取最大值,使用depth关键字来获取递归深度,使用exceeded关键字来判断是:..关键字来计算阶乘,使用search关键字来查询列表中的元素,使用power关键字来计算幂等操作,使用lower和upper关键字来指定搜索范围,使用middle关键字来指定搜索的中间位置,n关键字来处理异常情况。十七、列表推导式/lambda表达式列表推导式和lambda表达式是Python中的两种特殊语法。列表推导式可以帮助我们快速创建一个列表,而lambda表达式可以帮助我们快速定义一个简单的函数。我们可以使用___关键字来计算平方,使用even关键字来判断偶数,n关键字来理解列表推导式,使用lambda关键字来定义一个lambda表达式。十八、正则表达式正则表达式是一种强大的文本处理工具,可以帮助我们快速匹配和搜索文本。在Python中,我们可以使用re模块来处理正则表达式。我们可以使用regular关键字来指定正则表达:..关键字来指定表达式,使用group关键字来分组匹配,使用match关键字来匹配文本,使用span关键字来指定匹配的跨度,使用ignorecase关键字来忽略大小写,使用multiline关键字来处理多行文本,使用dotall关键字来匹配任意字符,使用unicode关键字来处理万国码,使用verbose关键字来处理复杂的正则表达式,使用pos/n关键字来指定匹配的位置。chr_string+=chr(elem)(ord(elem))returnord_list测试print(chrplus([]))输出Pythonprint(ordplus('Python'))输出[]二、条件语句条件语句主要包括if、elif和else三个关键字。if后面的条件为True时,执行对应的代码块;否则,执行下一个elif:..条件都为False,则执行else语句块。条件语句的缩进必须一致,一般为四个空格或者一个TAB键。示例score=80ifscore。=90:print('A')elifscore。=80:print('B')elifscore。=70:print('C')___:print('D')输出B三、循环语句:..和while两种,for循环用于遍历一个可迭代对象,while循环则用于当某个条件为True时一直执行代码块。示例计算1到10的和sum=0foriinrange():sum+=iprint(sum)输出55示例计算1到10的阶乘___1i=1whilei<=10:___ii+=1:..xxxxxxx四、函数定义函数定义使用关键字def,后面紧跟着函数名和参数列表。函数体缩进,一般为四个空格或者一个TAB键。函数可以有返回值,也可以没有。如果没有返回值,则默认返回None。示例defadd(a。b):returna+bprint(add())输出3五、模块导入:..块中的内容,需要使用关键字import进行导入。导入后,、。示例importmathprint()=[]foreleminx:(ord(elem))temp=ord_listprint(temp)init=''forelemintemp:init+=chr(elem)print(init):..输出:(iterable。start=0)函数返回一个enumerate对象。参数iterable必须是序列、迭代器或其他支持迭代的对象。enumerate()函数返回的是迭代器,同样是可迭代对象。每次迭代的元素,都包含元素在序列中的序号(start默认值为0)和元素对应的值。因此,我们可以用for循环获取返回值。等价于:defenumerate(sequence。start=0):n=startforeleminsequence:yieldn。elemn+=1fori。elemin___(['P'。'y'。't'。'h'。'o'。'n']):print(i。elem):..(x)如果参数是复数,返回复数的模。Python中虚数用数值加上字符j的形式表示。要注意j前面的数值不能省略,比如1j。下面是我写的简易版的abs函数:frommathimportsqrtdefnaive_abs(x):isinstance判断参数x是否为整数或浮点数ifisinstance(x。int)orisinstance(x。float):ifx<0:x=-x判断参数x是否为复数elifisinstance(plex):==:..else:return'plex'returnxprint(abs(3+4j))print(naive_abs(3+4j))#(abs(-6))print(naive_abs(-6))#输出6二、,必须确保迭代序列是有序的。如果序列无序,则需要先进行排序操作。每次循环都会将搜索范围缩小一半,时间复杂度为O(logn)。在每次循环中,选取中间数并将其与需要查找的数字进行比较。如果待查数小于中间数,则将右界缩小到中间数的前一个数;如果待查数大于中间数,则将左界增加到中间数的后一个数;如果待查数等于中间数,:..左界大于右界时,循环结束,说明序列中并没有待查数。以下是二分查找的代码实现:defbinary_search(item。find):有序可迭代对象left。right=(item)-1mid=left+(right-left)//2whileleft<=right:ifitem[mid]==find:returnmidelifitem[mid]。find:right=mid-1else:left=mid+1mid=left+(right-left)//2returnNoneseq=[]:..13)#输出:,需要将序列的顺序打乱,以防止算法陷入最坏时间复杂度。快速排序使用分而治之”的方法。对于一串序列,首先从中选取一个数,将小于这个数的值放在左边一摞,将大于这个数的值放在右边一摞。然后,继续对左右两摞进行快速排序,直到进行快速排序的序列长度小于2(即序列中只有一个值或者空值)。以下是快速排序的代码实现:importrandomdefquicksort(seq):iflen(seq)<2:returnseqelse:base=seq[0]:..right=[elemforeleminseq[1:]ifelembase]returnquicksort(left)+[base]+quicksort(right)外层循环,遍历整个序列min_index=find_minimal_index(seq[i:])+i找到当前序列中最小值的索引seq[i]。seq[min_index]=seq[min_index]。seq[i]将最小值与当前序列的第一个元素交换位置returnseq冒泡排序是一种简单直观的排序算法,但由于其时间复杂度较高,不适用于大规模数据的排序。其基本思想是从左向右,两两比较,如果左边元素大于右边,就交换两个元素的位置。其中,每一轮排序,序列中最大的元素浮动到最右面。每次内层循环次数都会减一,直到所有元素都排序完毕。如果有一轮循环之后,次序并没有交换,这时我们就可以停止循环,得到我们想要的有序序列了。选择排序,每次选择当前序列的最小值,将其与当前序列的第一个元素交换位置,每迭代一次,当前序列长度减一。迭:..但相对于冒泡排序,其交换次数更少,因此在实际应用中更为常见。快速排序是一种高效的排序算法,其基本思想是选取一个基准元素,将序列分为左右两部分,其中左边部分的元素都小于基准元素,右边部分的元素都大于基准元素。然后对左右两部分分别进行递归操作,最终得到有序序列。在实际应用中,快速排序是最常用的排序算法之一。,我们可以使用一个集合(set)来存储序列中的元素。如果元素已经在集合中,就不返回这个值。如果不在集合中,就向集合添加这个元素,并返回这个值。在这个过程中,我们可以通过传递一个函数作为参数来改变重复元素的判断依据。例如,对于下面这个序列:a=[{'a':6.'b':4}。{'a':6.'b':3}。{'a':6.'b':4},{'a':8.'b':12}]:..对应值去除重复元素,也就是说集合中添加的元素为关键字‘a’对应值。输出为:a':6.'b':4}。{'a':8.'b':12}]我们也可以使用lambda函数,集合添加的是关键字’a’和’b’对应值的元组。输出为:a':6.'b':4}。{'a':6.'b':3}。{'a':8.'b':12}]pe函数的实现代码:defpe(sequence。___):依序去除重复元素seen=set()foriteminsequence:val=itemifkeyisNoneelsekey(item)ifvalnotinseen:(val)yielditem:..。Vector类有两个属性,为x,y坐标,即对应向量的横纵坐标。我们可以使用__add__方法重载加号,实现两个向量的加法。具体做法是:将加号两边的Vector对象的x。y值相加,得到新的x。y值并且返回一个新的向量对象。__sub__方法实现了Vector对象的减法,和加法差不多。让向量对象的对应属性相减,并返回新的向量对象。下面是Vector类的实现代码:classVector:def__init__(self。x==0):==ydef__add__(self。other):returnVector(+。+)def__sub__(self。other)::..-)importmathclassVector(object):def__init__(self。x。y):==ydef__add__(self。other):x=+=+(x。y)def__sub__(self。other):x=-=-(x。y)def__abs__(self):(**2+**2):..def__bool__(self):returnbool()def__mul__(selftimes):returnVector(*times。*times)def__repr__(self):return'Vector({}。{})'.format(。)__str__=__repr__defmain():v1=Vector()v2=Vector()v3=v1+v2v4=v3*2v5=v2-v1print(v3):..print(abs(v3))print(v5)if__name__=='__main__':main()Vector()Vector()()具名元组具名元组是一个类似于元组的数据结构,但是它可以通过名称来访问元素,而不是通过索引。具名元组可以看作是一个轻量级的类定义,它提供了一个快速的方式来创建简单的不可变对象。:..fromnsimportnamedtuplePerson=namedtuple('Person'。['name'。'age'。'gender'])p1=Person('Alice'。25.'female')p2=Person('Bob'。30.'male')print(。。)print(。。)具名元组可以用于任何需要简单、不可变的数据结构的场合,比如函数返回多个值的情况。它也可以用于代替字典,因为它比字典更加轻量级,而且访问元素的速度更快。总之,具名元组是一个非常有用的数据结构,它可以让你以一种更加简洁、优雅的方式来表示数据。修正后的文章::..classToDoItem:def__init__(self。date。content。rity):==contentrity=ritydef__repr__(self):return'ToDoItem({}。{}。{})'.format(。。rity)def__str__(self):fmt='{:<10}{:<20}{}'('date'。'content'。'rity')+''+(。。rity)定义一个待办事项列表类classToDoList:def__init__(self):=[]:..defadd(selfdate。content。rity):item=ToDoItem(date。content。rity)(item)def__add__(self。other):result=ToDoList()=+(self):text=''fmt='{:<10}{:<20}{}'text+=('date'。'content'。'rity')+'':text+=(。。rity)+''returntext__repr__=__str__:..defmain():t1=ToDoList()(12.'play'。0)(8.'seek'。6)t2=ToDoList()(4.'sleep'。2)t3=t1+t2print(t3)if__name__=='__main__':main()输出date。content。。。。2递归:..n。0deffactor(n):return1ifn<2elsen*factor(n-1)(seq):ifnotseq:return0else:returnseq[0]+naive_sum(seq[1:])(seq):ifnotseq:return0else:return1+naive_count(seq[1:]):..defnaive_max(seq):globalcountglobalmax_numifcount:max_num=seq[0]count=0ifnotseq:count=1returnmax_numelse:ifseq[0]max_num:seq[0]。max_num=max_num。seq[0]returnnaive_max(seq[1:])总结学会Python很简单,谨记这四个数字,研究效率事半功倍。:..知识的系统性、逻辑性和层次性,我们整理了研究Python最基础的知识研究框架,希望能够帮助大家快速入门。以下是我们整理的四个数字:,让我们来描述一下这四个数字的含义。但在研究的顺序上,请按照5、6、3、4的顺序展开研究。5个基本语句首先,我们来研究5个基本语句,它们分别是赋值语句、输入输出语句、条件判断语句、循环语句和异常处理语句。这些语句是Python编程的基础,掌握它们对于后续的研究非常重要。6种数据类型接下来,我们来研究6种数据类型,它们分别是数字类型、字符串、列表、元组、字典和集合。Python是一种动态类型语言,因此了解这些数据类型可以帮助我们更好地理解Python的编程思想。3个基本概念:..个基本概念,它们分别是结构化、面向对象和虚拟环境。掌握这些概念可以帮助我们更好地组织代码和管理项目。4类基本操作最后,我们来研究4类基本操作,它们分别是数据操作、文件操作、模块操作和并发操作。这些操作是Python编程中常用的操作,掌握它们可以让我们更加熟练地编写Python程序。如果你能够掌握以上几个要点,那么你就可以算是真正地入门了。