Python10个核心概念精讲+练习题!从零基础入门到精通,看完这一篇就够了!

python10个核心概念精讲+练习题!从零基础入门到精通,看完这一篇就够了! 本篇教程将带你逐个击破Python基础语法中的10个核心概念,并配以实战练习题,让你在轻松愉快的学习过程中掌握这门强大的编程语言。试试编写一个小程序,让用户输入两个数,然后计算它们的和、差、积、商、余数和幂次方吧!练习一下,创建一个购物清单管理程序,实现添加商品、删除商品、按字母顺序排列等功能。动手设计一个学生信息数据库,用字典存储每个学生的数据,用集合记录所有学生的专业。(OOP)是Python的重要特性之一,它将数据(属性)和操作数据的方法组织成。实践一下,编写一个文件读写程序,妥善处理可能出现的。 阅读详情

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前言:

本篇教程将带你逐个击破Python基础语法中的10个核心概念,并配以实战练习题,让你在轻松愉快的学习过程中掌握这门强大的编程语言。

一,核心概念1:变量与数据类型

变量就像一个个小盒子,用来存放各种数据。给变量起个名字(如age),再给它赋个值(如age = 25),就宣告了一个变量的诞生。Python支持多种数据类型:

  • 整型(int):如 num = 42

  • 浮点型(float):如 pi = 3.14

  • 字符串(str):如 name = "Alice"

  • 布尔型(bool):如 is_student = True

如果需要,还可以通过内置函数进行数据类型转换,如 int("123") 将字符串转为整数。

二,核心概念2:运算符与表达式

运算符是数学运算的符号化表示,Python中常见的有:

  • 算术运算符:+(加)、-(减)、*(乘)、/(除)、%(取模)、**(幂运算)

  • 比较运算符:==(等于)、!=(不等于)、>(大于)、<(小于)、>=(大于等于)、<=(小于等于)

  • 赋值运算符:除了基本的=,还有+=(加后赋值)、-=(减后赋值)等复合赋值形式。

试试编写一个小程序,让用户输入两个数,然后计算它们的和、差、积、商、余数和幂次方吧!

三, 核心概念3:条件判断语句

面对复杂情况,我们需要做出决策。Python提供if...else结构来实现条件判断:

temperature = 20
if temperature > 30:
    print("It's hot outside!")
elif temperature < 10:
    print("Brrr, it's cold!")
else:
    print("Ah, perfect weather!")

这个例子中,根据温度不同输出不同提示。学会用if...elif...else,你就掌握了天气预报员的技能!

四,核心概念4:循环结构

循环让我们能够重复执行某段代码。Python提供了两种循环机制:

  • for循环通常配合range()函数使用,如:

    for i in range(5):
        print(i)
    
    

    这会输出从0到4的整数序列。

  • while循环则根据某个条件反复执行,直到条件不再满足:

    count = 0
    while count < 5:
        print(count)
        count += 1
    
    

    这个循环同样输出0到4。别忘了break可以提前终止循环,continue则跳过当前循环进入下一轮。

  • 挑战一下,用循环绘制一个数字金字塔吧!

五, 核心概念5:列表与元组

列表是Python中最常用的序列类型,它允许存储一组有序、可变的数据:

grocery_list = ["apple", "banana", "orange"]
print(grocery_list[0])  # 输出 "apple"
grocery_list.append("pear")
grocery_list.sort()

列表可以索引访问、增删元素、排序等。而元组类似列表,但一旦创建便不可更改:

coordinates = (40.7128, -74.0060)  # 纽约市经纬度
print(coordinates[0])  # 输出 40.7128

练习一下,创建一个购物清单管理程序,实现添加商品、删除商品、按字母顺序排列等功能。

六, 核心概念6:字典与集合

字典是一种键值对(key-value)数据结构,非常适合存储对象的属性:

student = {"name": "Tom", "age": 18, "major": "Computer Science"}
print(student["name"])  # 输出 "Tom"

集合则用于存放无序且不重复的元素,支持交集、并集、差集等操作:

favorite_colors = {"red", "blue", "green"}
friend_colors = {"blue", "yellow", "green"}
shared_colors = favorite_colors.intersection(friend_colors)

动手设计一个学生信息数据库,用字典存储每个学生的数据,用集合记录所有学生的专业。

七,核心概念7:函数定义与调用

函数是组织代码、实现特定功能的基本单元。定义一个函数如下:

def greet(name):
    """Greet a person by name."""
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")  # 调用函数,输出 "Hello, Alice!"

函数可以接受参数、返回值,还可以使用*args和**kwargs处理任意数量的位置参数和关键字参数。试着编写一个计算BMI指数的函数吧!

八,核心概念8:模块与导入

为了提高代码复用性和可维护性,Python支持将相关功能封装到模块中。导入模块的方式有:

import math
math.sqrt(16)  # 使用math模块的sqrt函数求平方根

from datetime import datetime
now = datetime.now()  # 直接使用datetime模块下的now函数

import my_module as mm  # 使用as为模块指定别名
mm.my_function()

尝试使用内置math模块解决一些实际问题,如计算圆面积、三角函数等。

九, 核心概念9:错误与异常处理

编程难免遇到错误,Python通过异常机制优雅地处理这些问题。使用try...except...finally结构捕获并处理异常:

try:
    file = open("nonexistent_file.txt", "r")
except FileNotFoundError:
    print("The file you're looking for doesn't exist.")
finally:
    if 'file' in locals():
        file.close()

在上述代码中,当尝试打开不存在的文件时,FileNotFoundError会被触发。except子句捕获这个异常并打印友好提示,finally子句确保无论是否发生异常,最后都会关闭文件。你还可以使用raise主动抛出异常,甚至自定义异常类以更精确地描述问题。

实践一下,编写一个文件读写程序,妥善处理可能出现的IOError和其他异常。

十, 核心概念10:面向对象编程简介

面向对象编程(OOP)是Python的重要特性之一,它将数据(属性)和操作数据的方法组织成类。创建一个简单的“动物”类体系:

class Animal:
    def __init__(self, name, species):
        self.name = name
        self.species = species

    def speak(self):
        pass  # 子类应覆盖此方法

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return f"{self.name} says Woof!"

class Cat(Animal):
    def speak(self):
        return f"{self.name} says Meow!"

fido = Dog("Fido", "Canine")
felix = Cat("Felix", "Feline")

print(fido.speak())  # 输出 "Fido says Woof!"
print(felix.speak())  # 输出 "Felix says Meow!"

在这个例子中,Animal是基类,Dog和Cat继承自Animal并各自实现了speak方法。这就是OOP中的继承与多态。

结语:持续学习,探索Python无限可能!

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万字超详细python基础解析 文章目录1 Python简介2 Python编码3 python模块安装之pip4 python的缩进规则5 标识符5.1 关键字6 转义字符7 注释7.1 单行注释7.2 多行注释8 输出函数8.1 格式化输出8.2 精度和宽度控制8.3 转换标志8.4 格式字符归纳控制输出字体样色9 输入函数10 变量与常量11 数据类型11.1 数据类型转换12 python运算符12.1 算术运算符的优先级12.2 对象的布尔值13 选择结构13.1 条件表达式13.2 pass语句14 循环结构14.1 rang 阅读详情

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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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