これらのフロー制御ステートメントをマスターして、Python プログラムをスムーズに実行できるようにしてください。
Python プログラムをスムーズに作成したいですか?まずはこれらのフロー制御ステートメントをマスターしてください。
Python は、Web 開発からデータ サイエンスまで、さまざまな分野で広く使用されているシンプルでエレガントなプログラミング言語です。 Python プログラムを作成するプロセスでは、フロー制御ステートメントは、プログラムが期待どおりに実行されるようにする上で重要な役割を果たします。
この記事では、Python で最も一般的に使用されるフロー制御ステートメントを紹介し、読者がこれらのステートメントをよりよく理解して使用できるように、具体的なコード例を示します。
1. 条件文 (if-else 文)
条件文は、真または偽の条件に基づいてさまざまなコード ブロックを実行します。条件ステートメントの基本的な構文構造は次のとおりです。
if condition: # 如果条件为真,则执行此代码块 else: # 如果条件为假,则执行此代码块
例 1: ユーザーが入力した成績に基づいて成績を決定する
score = float(input("请输入你的成绩: ")) if score >= 90: print("A") elif score >= 80: print("B") elif score >= 70: print("C") elif score >= 60: print("D") else: print("E")
上の例では、対応する成績が出力されます。異なるグレード範囲に基づいて出力されます。
2. ループ ステートメント (for ループと while ループ)
ループ ステートメントは、コードの一部を繰り返し実行でき、シーケンスを走査したり、固定数の操作を実行したりするために使用できます。 。 Python には、一般的に使用される 2 つのループ ステートメント、for ループと while ループが用意されています。
- for ループ
for ループは、反復可能なオブジェクト (リスト、文字列など) を走査し、要素を 1 つずつ取り出し、そしてコードの一部を実行します。 for ループの基本的な構文構造は次のとおりです。
for item in iterable: # 对item执行某些操作
例 2: 1 から 10 までの整数の合計を計算します
sum = 0 for i in range(1, 11): sum += i print("1到10之间的整数之和为:", sum)
上の例では、for ループを使用して次の処理が実行されます。 range(1, 11 )、整数シーケンスの各要素を sum 変数に加算し、最後に結果を出力します。
- while ループ
while ループは、条件が満たされたときにコードを繰り返し実行するために使用されます。 while ループの基本的な構文構造は次のとおりです。
while condition: # 在条件满足时执行此代码块
例 3: while ループを使用してフィボナッチ数列を計算する
a, b = 0, 1 while b < 1000: print(b, end=' ') a, b = b, a + b
上の例では、while ループを使用して配列内の要素が 1000 を超えるまでのフィボナッチ数列。
3. ループから抜け出す (break ステートメントと continue ステートメント)
ループ内の特定の条件から抜け出したり、特定のループを直接スキップしたりしたい場合があります。 Python には、この機能を実現するための 2 つのキーワード、break と continue が用意されています。
- break ステートメント: 特定の条件が満たされた場合、現在のループを終了します。
例 4: リスト内の要素を検索
fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'mango'] for fruit in fruits: if fruit == 'orange': print("找到了橙子!") break else: print("没有找到橙子!")
上の例では、break ステートメントを使用したループ中にオレンジが見つかった場合、ループは終了し、対応する出力は結果になります。
- Continue ステートメント: 特定の条件が満たされると、現在のループの残りのコードをスキップし、次のループに直接入ります。
例 5: 1 ~ 10 の奇数を出力する
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: continue print(i, end=' ')
上の例では、 continue ステートメントを使用して偶数を除外し、1 ~ 10 の奇数のみを出力します。
概要:
フロー制御ステートメントを習得することは、Python プログラムを作成するための基礎です。プログラムを作成するとき、さまざまな条件に基づいてさまざまな操作を実行したり、1 つのコードを複数回繰り返し実行したりすることがよくあります。条件付きステートメントとループ ステートメントを通じてこれらの要件を適切に達成し、break ステートメントと continue ステートメントを使用してループ プロセスをより柔軟に制御できます。
この記事の紹介とサンプル コードを通じて、読者が Python でのフロー制御ステートメントの使用法をより深く理解して習得し、実際のプログラム作成プロセスで柔軟に使用して、効率的でエレガントなプログラムを作成できることを願っています。 Python プログラム。
以上がこれらのフロー制御ステートメントをマスターして、Python プログラムをスムーズに実行できるようにしてください。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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