#-*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'jalright'
"""
使用python实现万年历
"""
def is_leap_year(year):
"""
判断是否是闰年,返回boolean值
"""
if year/4==0 and year/400 !=0:
return True
elif year/100 == 0 and year/400 ==0 :
return True
else:
return False
def getMonthDays(year,month):
"""
获取指定年月的月份有多少天
"""
days = 31 #31天居多,设置为默认值
if month == 2 : #2月份要判断是否是闰年
if is_leap_year(year):
days=29
else:
days=28;
elif month in [4,6,9,11]: #判断小月,只有30天
days=30
return days
def getTotalDays(year,month):
"""
获取1990-01-01离现在有多少天,1990-01-01是星期一,以这个为标准来判断星期
"""
totalDays=0
for i in range(1990,year): #使用range来循环,算出多少年多少天
if is_leap_year(i): #判断是否是闰年
totalDays += 366
else:
totalDays += 365
for i in range(1,month): #使用range循环,算出今年前面几个月过了多少天
totalDays +=getMonthDays(year,i)
return totalDays
if __name__ == '__main __':
while true:××x "
year = raw_input("年を入力してください(1990): ")
月= raw_input("月を入力してください: 例: 1")
try: 異常 形式と月は正しいです
year = int(year)
month = int(month)
if month < 1か月>例外がない場合は、ループから抜け出します。
#if is_leap_year(year):
# print "%s は慣らし年です" %year
#else:
# print " %s は通常の年です" %year
#print "%s には合計 %s 日があります!" %(month,getMonthDays(year,month))
print "Day t One t two t three t four t Five t six"
iCount = 0 #range(getTotalDays(year,month)%7) 内の i に対して
をラップするかどうかを決定するカウンター:
print 't', #空の出力改行なし
iCount+=1
for i in range(1,getMonthDays(year,month)):
print i,
print 't',
iCount +=1
if icount%7 == 0: #カウンターは 0 で、バンクは変更されます
Print ''

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はゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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