手把手教你从0学Python——【条件、循环语句】之语法教程

6.Python基础语法(四)【条件语句 + 模式匹配】 Python基础语法(二) Python条件语句之if条件语句 + 模式匹配详解~ 阅读详情

01

条件语句

  • 基本结构

  • 三目运算

02

循环语句

  • while 循环

  • for 循环

  • range()函数的使用

  • break 和 continue 关键字

  • while…else

  • 嵌套循环

在学习条件语句之前,需要先补充语句块的知识。

语句块并非一种语句,它是在条件为真时执行一次或执行多次的一组语句,在代码前放置空格缩进即可创建语句块。

类似于C、C++、Java等语言的大括号({ })来表示一个语句块的开始和结束。

在Python中使用冒号(:)来标识语句块的开始,块中每一条语句都有缩进并且缩进量相同。

当回退到上一层缩进量时,就表示当前语句块已经结束。

条件语句

1

基本介绍

条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。

使用的是if关键字,在代码运行中,有时候需要在不同的情况下执行不同的内容,此时就需要使用if条件句。

简单来说就是你给定一个条件,然后满足此条件的时候你希望代码完成什么事情,不满足条件的时候就不执行。

其中"判断条件"成立时(非零),则执行后面的语句,而执行内容可以多行,以缩进来区分表示同一范围。

else 为可选语句,当需要在条件不成立时执行内容则可以执行相关语句。

如例:

a = int(input('输入数字 a: '))``b = int(input('输入数字 b: '))` `if a > b:`    `print(a)``if a < b:`    `print(b)

补充点:

① 由于 python 并不支持 switch 语句,所以多个条件判断,只能用 elif 来实现。

② 如果判断需要多个条件需同时判断时,可以使用 or (或),表示两个条件有一个成立时判断条件成功;

使用 and (与)时,表示只有两个条件同时成立的情况下,判断条件才成功。

③ 当if有多个条件时,可使用括号来区分判断的先后顺序,括号中的判断优先执行。

此外 and 和 or 的优先级低于>(大于)、<(小于)等判断符号;

即大于和小于在没有括号的情况下会比与或要优先判断。

2

基本结构

下面来了解一下if条件的三种结构用法:

if 表达式:`    `执行的代码

这是最简单的一种方式,只要表达式的结果为真,则执行缩进范围内的代码,否则不会执行;

if 表达式:`    `执行的代码1``else:`    `执行的代码2

这是if else结构,是常见的条件结构的一种。

只要表达式的结果为真,则执行if缩进范围内的代码1,否则执行else缩进范围内的代码2。

if 表达式1:`    `执行的代码1``elif 表达式2:`    `执行的代码2`    `……``else:`    `执行的代码3

此种方式适用于需要多种情况的判断:

① 代码的执行顺序为先判断表达式1是否成立,成立则执行代码1,否则继续向下进行判断表达式2。

② 当表达式的内容都不成立的时候,执行else 缩进内的代码。

3

三目运算

三目运算原理上也是属于if 判断的一种,格式如下:

变量 = 表达式1 if 判断条件 else 表达式2

执行原理就是,当if判断条件成立的时候,执行表达式1的代码,否则执行表达式2的代码。

当遇到比较简单的判断条件的时候,不妨考虑一下三目运算。

循环语句

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Python循环语句主要分为while循环和for循环,它允许我们执行一个语句或语句组多次。

1

while循环

执行流程

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条件表达式< condition >如果为真时,则循环体重复执行,直到条件判断为假,循环体终止。

如果第一次判断条件就为假,则直接跳出循环执行else语句。

注意:else语句可以省略,同时冒号(:)开始进入循环体,缩进区分语句块。

条件语句condition包括:

  • 布尔表达式(True、False)

  • 关系表达式(>、<、>=、<=、= =、!=)

  • 逻辑运算表达式(and、or、not)等

基本使用举例:

i = 0``result = 0``while i <= 100:`    `# 条件语句 -- if`    `if i % 2 == 0:`        `# 加法运算`        `result += i`    `i += 1``# 输出2550``print(result)

while 循环的使用是非常简单的,只要判断条件为真就可以不断的循环下去。

所以在写代码的时候要格外小心,注意判断条件的准确性,避免进入死循环。

2

For循环

执行流程

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自定义循环变量var遍历sequence序列中的每一个值,每个值执行一次循环的语句块。

sequences表示序列,常见类型有list(列表)、tuple(元组)、strings(字符串)和files(文件)。

for循环是循环结构中非常常用的一种,很多时候写代码一般都优先考虑使用for循环;

for 变量 in 字符串或可迭代对象:`    `执行的代码

for循环的使用需要注意:

1、可迭代对象:可以是列表,字典,集合等,后面的学习中会接触到很多。

2、for 循环的使用规则是:每循环一次,变量就依次读取’可迭代对象或字符串’的一个元素,直到变量将’可迭代对象或字符串内的元素’全部读取完,此时循环结束。

3

Range()函数的使用

range() 函数通常结合for 循环使用,用来创建一定范围的数据,使循环的变量达到依次读取数据的效果。

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比如

for i in range(10):`    `print(i, end=' ')

输出:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

4

break 和 continue 关键字

Break和Continue是两个常用的跳出循环语句;

  • Break语句

跳出最内层while、for循环,在语句块执行过程中终止循环,并且跳出整个循环。

s = 0``num = 0``while num<20:`    `num += 1`    `s += num`    `if s > 100:`        `break``print("The sum is", s)``# The sum is 105

当求和变量s大于100的时候,进入if判断,执行break跳出循环,最后输出105。

  • Continue语句

在语句块执行过程中终止当前循环,跳出该次循环,执行下一次循环。

for num in range(10):`    `if num % 2 == 0:`        `print("even number:", num)`        `continue`    `print("number:",num)

输出结果如下,当为偶数的时候continue跳出当前循环,for循环中只输出偶数。

>>>``even number: 0``number: 1``even number: 2``number: 3``even number: 4``number: 5``even number: 6``number: 7``even number: 8``number: 9``>>>

5

while…else

所谓else指的是循环正常结束之后要执行的代码;

即如果是break终止循环的情况,else下方缩进的代码将不执行。

因为continue是退出当前一次循环,继续下一次循环,所以该循环在continue控制下是可以正常结束的,当循环结束后,则执行了else缩进的代码。

while 条件:`    `条件成立重复执行的代码``else:`    `循环正常结束之后要执行的代码` `for 临时变量 in 序列:`    `重复执行的代码`    `...``else:`    `循环正常结束之后要执行的代码

6

嵌套循环

while基本语法如下:

while expression:`   `while expression:`      `statement(s)`   `statement(s)

for基本语法如下:

for iterating_var in sequence:`   `for iterating_var in sequence:`      `statements(s)`   `statements(s)

循环嵌套使用的举例:

for i in 'HE':`    `print(f'{i}: ')`    `for j in range(4):`        `print(j, end=' ')`    `print('\n')

输出

H:

0 1 2 3

E:

0 1 2 3

当外层循环 循环一次的时候,内层循环将要循环一个周期;

Python的条件语句、循环语句算基础语法里面简单的;

只是在语法细节方面需要多加注意,总体来说学习难度不大。

以上就是“手把手教你从0学Python——【条件、循环语句】之语法教程”的全部内容,希望对你有所帮助。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

【Python基础】(三)Python 语法基础进阶:条件循环 + 实战案例,从入门到精通的核心跳板

本文系统讲解Python流程控制的核心语法,包括条件语句和循环语句。首先介绍程序执行的三种基本结构(顺序、选择、循环),然后详细拆解条件语句的三种格式(单分支、双分支、多分支)及缩进规则。接着讲解while和for循环的使用场景、语法差异及控制语句(break/continue)。通过三个实战案例(数字分类、闰年判断、质数判断)巩固条件语句,三个循环案例(求平均值、打印乘法表、找质数)实践循环结构。最后通过"人生重开模拟器"综合项目,展示条件与循环的协同应用,并附常见问题与调试技巧。

2301_79248256的博客 1661

手把手教你学python,python自学怎么学

三、掌握 Python 的条件、循环和相关的执行语句任何知识它的基础知识都是有些枯燥的,现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break 和列表推导式等这些语句的使用,还有程序中的异常处理。四、面对对象知识面对对象 OOP,更高层次的 Python 程序结构,代码的重用避免代码冗余,打包你的代码,函数的参数、作用域等。类,可以帮助我们减少大量的开发时间,提高编程的效率,对中大型项目十分关键。五、项目实践。

aq8821的博客 874

python流程控制-实战案例手把手教你Python流程控制技巧

原标题:实战案例手把手教你Python流程控制技巧作者:PianoOrRock 来源: http://blog.youkuaiyun.com/pianoorrock/article/details/71131570Python 条件语句Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程: Python程序语言指定任何非0和非...

weixin_37988176的博客 99

教你学会python_手把手教你学python第一讲

python最重要的就是缩进,因为它没有大括号和end这样的结束标志,只能通过缩进来匹配语句。缩进可以按Tab或者空格但是最好只用一种形式并习惯,并且在判断或者循环语句后面加:,下一行会自动为你缩进,十分方便。然后来说一下目前学过的python的变量。第一个整型,它包含了c语言里的int和long int,需要注意的是,int是截断处理,不是四舍五入。要想四舍五入下一个是浮点型,就是带有小数点,就...

weixin_39846186的博客 209

Python入门第一步:环境搭建+基础语法,手把手教你

核心技术主题为 Python 入门,关键方案是完成环境搭建与掌握基础语法。创新点在于详细指导新手入门。应用场景包括数据科学、人工智能等领域。实践价值是助新手迈出入门第一步,能编写简单程序。先从官网下载安装 Python 并选 IDE,运行首个程序;再学习变量、条件、循环、函数及列表字典等基础语法,后续可深入学习开发复杂应用。

772

for循环步长_06_手把手教你学Python之循环结构

循环结构主要用于需要重复执行某些操作的场景,通过循环可以大大降低开发人员的工作量,也是利用程序提升工作效率的优势之一。对于循环,主要把握以下几点:什么时候开始执行循环?什么时候循环结束?需要重复操作的内容是什么?每次操作后,有什么变化?等。Python中实现循环结构的语句主要有两种:while 语句 和 for 语句。while循环是一种判别式循环,当条件为 True 时,执行循环体;当条件为 ...

weixin_39957271的博客 300

手把手教你学 Python:基础篇(一)

行远见大』手把手教你学 Python 系列,100天从零基础小白华丽转变成深度学习大佬。同学你相信奇迹吗?相信的话,那就努力学习进步吧,时间会告诉你答案的!

xiangxueerfei的博客 548

chatgpt赋能python:Python循环语句详解:如何循环执行一个语句

本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

「 虚幻私塾」 380

Python入门教程(全网最详细)!零基础入门到精通,从看这一篇开始!

"""计算BMI指数:param weight: 体重(kg):param height: 身高(m):return: BMI值"""# 调用函数计算BMI指数:param weight: 体重(kg):param height: 身高(m):return: BMI值""" return weight /(height ** 2) # 调用函数 bmi = calculate_bmi(70 , 1.75) print(f"你的BMI指数是: {

techvoyager123的博客 1万+

chatgpt赋能python:Python一直循环——解析Python中的循环语句

循环语句是Python中最基础也是最常用的语法之一,不同的循环语句适用于不同的场景,有助于提高代码的可读性和效率。本文分别介绍了for循环和while循环的基本语法结构,并对循环控制语句break和continue进行了详细的解释。希望读者可以通过学习本文,更好地掌握Python的循环语句,写出更加高效、优雅的代码。本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的。

pythonxxoo的博客 139
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壹只小小码农
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