Guibs の 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")
上記は Guibs の Python Learning_If の内容です。その他の関連コンテンツについては、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) をご覧ください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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