Guibs‘ Python Learning_If
# if# if 通过缩进来控制代码块是否属于 if# if conditional_test:# do somethingcars = ['audi', 'bmw', 'subaru', 'toyota']for car in cars: if car == 'bmw': print(car.upper()) else: print(car.title())# 条件测试# 每条 if 语句的核心都是一个值为 True 或 False 的表达式, 这种表达式被称之为条件测试. # 检查是否相等# [==] 在两边的值相等时返回 Trueprint("bmw" == "bmw") # 检查是否不相等# [!=] 在两边的值不相等时返回 Trueprint("bmw" != "bmw")# 比较数字print(1 > 2) print(1 == 2) print(1 < 2) print(1 != 2) print(1 >= 2) print(1 <= 2)# 检查多个条件# 使用 and 检查多个条件# 必须几个条件都为 True 才返回 Trueif 1 > 0 and 2 > 1: print("说的没错")else: print("有问题啊")# 使用 or 检查多个条件# 有一个条件为 True 就返回 Trueif 1 > 0 or 2 < 1: print("可以的")else: print('没一个对的...')# 检查特定值是否包含在列表里# [in]languages = ['Swift', 'Python', 'Objective-C'] print('Java' in languages)# 检查特定值是否不包含在列表里# [not in]prices = [1, 3, 10, 6] print(2 not in prices)# 布尔表达式# 布尔表达式的结果要么为 True 要么为 FalseisExist = Truegame_active = False # if 语句if False: print("这是 if 体的语句, 所以不会显示") print("这不是 if 体的语句, 所以会显示")# if-else 语句age = 20if age > 18: print("你已经成年了")else: print("你还未成年")# if-elif-else# elif 可以有多个money = 20if money > 18: print("你可以买鸡排咖喱饭")elif money > 15: print("你可以买猪排咖喱饭")elif money > 12: print("你可以买咖喱饭")# else 可以省略else: print("你买不了咖喱饭")# 用多个 if 语句执行一系列满足条件的判断num = 3if num > 0: print("你的数字大于0")if num > 1: print("你的数字大于1")if num > 2: print("你的数字大于2")# if 处理列表# 检查特殊元素 languages = ['Swift', 'Python', 'Objective-C', 'Java']for language in languages: if language == 'Swift' or language == 'Python': print("非常乐意学习和使用" + language) # 确定列表不是空的order_books = []if order_books: for book in order_books: print(book)else: print("订购清单为空, 你还没确定要订购的图书")# 使用多个列表wanna_books = ['DN', 'Swift', 'Python'] sale_books = ['Swift', 'Python', 'Java', 'PHP']for sale_book in sale_books: if sale_book in wanna_books: print(sale_book + " 恰好是我想买的")
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

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.


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