


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. ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDay Python-Kontrollstrukturen, Funktionen, Module und Datenstrukturen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Thedifferencebetweenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusedwhenthennumnofiterationssisknowninadvance, während

In Python eignen sich für Schleifen für Fälle, in denen die Anzahl der Iterationen bekannt ist, während Schleifen für Fälle geeignet sind, in denen die Anzahl der Iterationen unbekannt ist und mehr Kontrolle erforderlich ist. 1) Für Schleifen eignen sich zum Durchqueren von Sequenzen wie Listen, Zeichenfolgen usw. mit prägnantem und pythonischem Code. 2) Während Schleifen angemessener sind, wenn Sie die Schleife gemäß den Bedingungen steuern oder auf Benutzereingaben warten müssen, müssen Sie jedoch aufmerksam machen, um unendliche Schleifen zu vermeiden. 3) In Bezug auf die Leistung ist die für die Schleife etwas schneller, aber der Unterschied ist normalerweise nicht groß. Durch die Auswahl des richtigen Schleifentyps können Sie die Effizienz und Lesbarkeit Ihres Codes verbessern.

In Python können Listen mit fünf Methoden zusammengeführt werden: 1) Verwenden von Operatoren, die einfach und intuitiv sind, für kleine Listen geeignet sind; 2) Verwenden Sie die Extend () -Methode, um die ursprüngliche Liste direkt zu ändern, die für Listen geeignet sind, die häufig aktualisiert werden müssen. 3) Listenanalyseformeln verwenden, präzise und operativ für Elemente; 4) Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain (), um den Speicher effizient zu machen, und für große Datensätze geeignet. 5) Verwenden Sie * Operatoren und Zip () -Funktion, um für Szenen geeignet zu sein, in denen Elemente gepaart werden müssen. Jede Methode hat ihre spezifischen Verwendungen und Vor- und Nachteile, und die Projektanforderungen und die Leistung sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Forloopsusedwhenthenumberofofiterationssisknown, whileleloopsusedUntilaconDitionisMet.1) Forloopsardealforsequenceslikelisten, usingSyntax -Like'forfruitinFruits: Print (Frucht) '. 2) WhileloopsuitableFoRuancnownitationCaperitationCountcounts, z. B., z. B., z

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listCompresions, itertools.chain, orrecursivefunctions.1) ExtendMethodisStraightforwardbutverbose.2) LISTCOMPRETRAUSIERUNGEN ITCOMPREDREPENSIONSARECONCISEIDEILGEFORTICEFORGELAGELAGERDATASETEN.

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.


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MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

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