str1 = 'abced' for i in range(-1, -len(str1), -1) + [None]: print str1[:i] s, t = 'abc', 'def' print zip(s, t) for i, t in enumerate(str1): print i, t print isinstance('foo', str) import string def checkid(): alphas = string.letters + '_' nums = string.digits check = raw_input('input id for check:') if len(check) > 1: if check[0] not in alphas: print "invaid id" else: for o in check[1:]: if o not in alphas + nums: print "invaid id" break else: print("valid id") def func1(): alist = ["xx3", "1tc"] for i, s in enumerate(alist): print i, s def func2(): alist = ["hello", "come", "12"] blist = ["welcome", "what", 15] for i, s in zip(alist,blist): print i, s def func3(): alist = [] anum = raw_input('input>>').strip() for i in anum: alist.append(i) alist.sort() alist.reverse() return alist def func4(): alist = [] while True: num = int(raw_input('input >>').strip()) if num == 0: break alist.append(num) alist.sort() return alist import keyword def func5(): alphas = string.letters nums = string.digits print 'the id check!' str1 = raw_input('input id:') if str1 in keyword.kwlist: print 'invalid,it is a keyword!' else: if str1[0] not in alphas + '_': print 'invalid,first symbol must be alpha or underline!' else: for c in str1[1:]: if c not in alphas + nums: print 'invalid,symbol must be alpha or numbers!' print 'valid id!' def showstr(): strs = raw_input('input strings::') if len(strs) == 0: return False elif len(strs) == 1: print strs return True for i, j in enumerate(strs): if i == 0 and len(strs) != 1: print j, strs[i+1] elif i != 0 and i == (len(strs) - 1): print strs[i-1] else: print strs[i-1], j, strs[i+1] return True def cmpstr(): str1 = raw_input('input string1>') str2 = raw_input('input string2>') if len(str1) != len(str2): return False for i, j in enumerate(str1): if ord(j) - ord(str2[i]) != 0: return False return True def func6(): str1 = raw_input('input your strings:>>') i = 0 j = len(str1) - 1 while str1[i] == ' ': i = i + 1 while str1[j] == ' ': j = j - 1 str1 = str1[i:j+1] print str1 def func7(): alist = ["zero", "one", "two", "three", "four", "five", "six", "seven", "eight", "nine"] nlist = '' while True: number = raw_input('input a number(0~1000):') if len(number) == 0: break else: number = str(number) for i in number: nlist += alist[int(i)] + '-' return nlist[0:-1] def func8(): minutes = int(raw_input('input minutes:')) minu = minutes % 60 hour = minutes / 60 print "%d:%d" % (hour, minu) def func9(): str1 = raw_input('input string:>>') return str1.swapcase() def func10(): mystr = raw_input('enter a number:') number = int(mystr) alist = range(1, number+1) print 'before:','alist' i = 0 while i < len(alist): if number % alist[i] == 0: del alist[i] i = i + 1 print 'after',alist def findchr(str1, char): lchar = len(char) if char not in str1: return -1 for i, j in enumerate(str1): if j in char: if str1[i:i+lchar] == char: return i return -1 def rfindchr(str1, char): lchar = len(char) lstring = len(str1) if char not in str1: return -1 for i, j in enumerate(str1): if j in char: if str1[lstring-1-i:lstring-1-i+lchar] == char: return i return -1 def subchr(string1, origchar, newchar): import string return string.replace(string1, origchar, newchar) def atoc(strparm): cindex = strparm.rfind('-') if cindex <= 0: cindex = strparm.rfind('+') if cindex > 0: real = float(strparm[0:cindex]) compl = float(strparm[cindex:-1]) return complex(real, compl) import random def func11(): alist = ["paper", "shears", "stone"] g = int(raw_input('input 1:paper,2:shears,3:stone:>')) - 1 print "your come %s" % alist[g] r = random.choice([0, 1, 2]) print "him come %s" % alist[r] if g == r: print 'nobody win!' # r win if (r > g and g - r != -2) or r - g == -2: print 'him win!' # g win else: print 'i win!' import datetime def isleapyear(year): if (year % 4 == 0) and (year % 100 != 0) or (year % 4 == 0) and (year % 100 == 0): return True else: return False def func12(): month = {1:31,2:28,3:31,4:30,5:31,6:30,7:31,8:31,9:30,10:31,11:30,12:31} while True: sdate = raw_input('input start date[dd/mm/yyyy]:').split('/') dd, mm, yyyy = 0, 1, 2 sdate[dd],sdate[mm],sdate[yyyy] =int(sdate[0]),int(sdate[1]),int(sdate[2]) if sdate[mm] > 12 or sdate[mm] < 1: continue if isleapyear(sdate[yyyy]): month[2] = 29 if sdate[dd] < 1 or sdate[dd] > month[sdate[mm]]: continue break while True: edate = raw_input('input end date[dd/mm/yyyy]:').split('/') edate[dd],edate[mm],edate[yyyy] =int(edate[0]),int(edate[1]),int(edate[2]) if edate[mm] > 12 or edate[mm] < 1: continue if isleapyear(sdate[yyyy]): month[2] = 29 if edate[dd] < 1 or edate[dd] > month[edate[mm]]: continue break
Das Obige ist der Inhalt der Sequenz grundlegender Python-Lerncodes. Weitere verwandte Inhalte finden Sie auf der chinesischen PHP-Website (www.php.cn)!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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