初学者必会的100个Python编程代码,入门全套资料都给粉丝们整理好了,文末免费领!

100个Python代码大全:学完这篇从Python小白到架构师 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁优雅、易于学习和强大的库而闻名。无论你是一位经验丰富的程序员还是初学者,都可以从这种语言的丰富资源中受益。在本篇博客中,我将分享100个实用的Python代码示例,旨在帮助你掌握Python编程,并在日常工作中提高效率。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了编程初学者如何克服困难,如理解Python的基本语法、for-else循环、数字操作、随机数生成、列表用法、函数调用、枚举与字符串处理、顺序表操作、以及实用技巧如九九乘法表。作者强调即便是初中文凭也能掌握编程,提供了一份Python学习资源链接。

我记得刚开始接触编程的时候,觉得太难了。

也很好奇,写代码的那些人也太厉害了吧?全是英文的,他们的英文水平一定很好吧?

他们是怎么记住这么多代码格式的?而且错了一个标点符号,整个程序都会有影响。

一个程序几千行,错一个标点符号都不行这也太难了吧?

带着新手的灵魂拷问,作为从业单片机编程10年的开发者,我来为大家拨开云雾。

看完以后你就会明白,其实他们也没那么厉害!即便你是初中文凭,也照样能编程。

对于python语言来说,要记得东西其实不多,基本就是几个常用语句加一些关键字而已。

你所看到的那些几千甚至上万行的代码,都是用这些语句和关键词来重复编写的。

只是他们逻辑功能不一样,另外的那些英文,都是程序员自己起的,比如说一些变量的名字,函数的名字。

如果你喜欢你定义成abc都可以,只不过为了程序大了以后为了方便阅读和维护,我们一般起跟要实现的功能相同的英文缩写代替。

比如说我要存储一个电压值,那你可以定义一个变量,名字叫VoltageValue,或者这两个词的缩写VoltVal。

所以,大家不要把这个想得这么神秘和高大上。

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1、for循环中的else条件

这是一个for-else方法,循环遍历列表时使用else语句。

下面举个例子,比如我们想检查一个列表中是否包含奇数。

那么可以通过for循环,遍历查找。

numbers = [2, 4, 6, 8, 1]

for number in numbers:
    if number % 2 == 1:
        print(number)
        break
else:
    print("No odd numbers")

2、数字求和

# -*- coding: UTF-8 -*-
# Filename : test.py
# author by : www.runoob.com
# 用户输入数字
num1 = input('输入第一个数字:')
num2 = input('输入第二个数字:')

# 求和
sum = float(num1) + float(num2)
# 显示计算结果
print('数字 {0} 和 {1} 相加结果为:{2}'.format(num1, num2, sum))

执行以上代码输出结果为:

输入第一个数字:1.5
输入第二个数字:2.5
数字 1.5 和 2.5 相加结果为:4.0

3、随机数生成

# -*- coding: UTF-8 -*-
# Filename : test.py
# author by : www.runoob.com
# 生成 0 ~ 9 之间的随机数
# 导入 random(随机数) 模块
import random
print(random.randint(0,9))
执行以上代码输出结果为:
4
以上实例我们使用了 random 模块的 randint() 函数来生成随机数,你每次执行后都返回不同的数字(0 到 9),该函数的语法为:
random.randint(a,b)

4、将列表中的所有元素作为参数传递给函数

我们可以使用 * 号,提取列表中所有的元素

my_list = [1, 2, 3, 4]

print(my_list)  # [1, 2, 3, 4]
print(*my_list)  # 1 2 3 4

如此便可以将列表中的所有元素,作为参数传递给函数

numbers = [2, 4, 6, 8, 1]

for number in numbers:
    if number % 2 == 1:
        print(number)
        break
else:
    print("No odd numbers")

5、获取列表的所有中间元素

_, *elements_in_the_middle, _ = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
print(elements_in_the_middle)  # [2, 3, 4, 5, 6, 7]

6、使用一行代码赋值多个变量

one, two, three, four = 1, 2, 3, 4

7、Python清空列表

RUNOOB = [6, 0, 4, 1]
print('清空前:', RUNOOB)
RUNOOB.clear()
print('清空后:', RUNOOB)
以上实例输出结果为:
清空前: [6, 0, 4, 1]
清空后: []

8、通过Enum枚举同一标签或一系列常量的集合

枚举是绑定到唯一的常量值的一组符号名称(成员)。

在枚举中,成员可以通过身份进行比较,枚举本身可以迭代。

from enum import Enum

class Status(Enum):
    NO_STATUS = -1
    NOT_STARTED = 0
    IN_PROGRESS = 1
    COMPLETED = 2

print(Status.IN_PROGRESS.name)  # IN_PROGRESS
print(Status.COMPLETED.value)  # 2

9、重复字符串

name = "Banana"
print(name * 4)  # BananaBananaBananaBanana

10、计算每个月天数

#!/usr/bin/python3
# author by : www.runoob.com
import calendar
monthRange = calendar.monthrange(2016,9)
print(monthRange)
执行以上代码输出结果为:
(3, 30)
输出的是一个元组,第一个元素是所查月份的第一天对应的是星期几(0-6),
第二个元素是这个月的天数。以上实例输出的意思为 2016 年 9 月份的第一
天是星期四,该月总共有 30 天。

11、输出指定范围内的素数

# 输出指定范围内的素数
# take input from the user
lower = int(input("输入区间最小值: "))
upper = int(input("输入区间最大值: "))
for num in range(lower,upper + 1):
# 素数大于 1
if num > 1:
for i in range(2,num):
if (num % i) == 0:
break
else:
print(num)
执行以上程序,输出结果为:
$ python3 test.py
输入区间最小值: 1
输入区间最大值: 100

12、计算两数差值

def subtract(a, b):
    return a - b

print((subtract(1, 3)))  # -2
print((subtract(3, 1)))  # 2

上面的这个方法,需要考虑数值的先后顺序。

def subtract(a, b):
    return a - b

print((subtract(a=1, b=3)))  # -2
print((subtract(b=3, a=1)))  # -2

使用命名参数,安排顺序,这样就不会出错了。

13、奇数移到偶数前

已知线性表(a1,a2,…,an)按顺序结构存储且每个元素为不相等的整数。设计把所有奇数移动到所有偶数前边的算法(要求时间最少,辅助空间最少)。
对于顺序表 L,从左向右找到偶数 L.data[i],从右向左找到奇数 L.data[j],将两者交换。
循环这个过程直到 i 大于 j 为止。对应的算法如下:
时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)

void move(SqList &L)
{
    int i=0,j=L.length-1,k;
    ElemType temp;
    while(i<j)
    {
        //奇数从前向后找
        while(L.data[i]%2==1)
          i++;//指向奇数
        //偶数从后往前找
        while(L.data[j]%2==0)
          j--;//指向偶数
        if(i<j)//奇数在偶数前面
        {
            temp=L.data[i];
            L.data[i]=L.data[j];
            L.data[j]=temp;
        }
    }
}

14、顺序表元素逆置

设计一个高效算法,将顺序表 L 中所有元素逆置,要求算法的空间复杂度为 O(1)。
扫描顺序表 L 的前半部分元素,对于元素 L.data[i],将其与后半部分对应元素 L.data[L.length-i-1]进行交换。对应的算法如下:

void reverse(SqList &L)
{
    int i;
    ElemType x;
    //只扫描前半部分
    for(i=0;i=L.length/2;i++)
    {
        x=L.data[i];
        //L.data[i]后半部分对应元素为L.data[L.length-i-1]
        /*
        角标 0 1 2 3 4 5 6
        元素 a b c d e f g
        长度 length=7
        L.data[0]=L.data[L.length-0-1]=L.data[7-1-0]=L.data[6]
        */
        L.data[i]=L.data[L.length-i-1];
        L.data[L.length-i-1]=x;
    }
}

15、删除顺序表最小值元素

从顺序表中删除具有最小值的元素(假设唯一)并由函数返回被删除元素的 值。空出的位置由最后一个元素填补。
搜素整个顺序表,查找最小值元素并记在其位置,搜索结束后用最后一个元素填 补空出的原最小值元素的位置。

bool Delete_Min(SqList &L,ElemType &value)
{
    //表长为0不成立
    if(L.length==0)
       return false;
    //假设第一个元素为最小值
    value=L.data[0];
    //记录最小值元素下标
    int pos=0;
    int i;
    //从第二个元素开始比较
    for(i=1;i<L.length;i++)
    {
        if(L.data[i]<value)
        {
            value=L.data[i];
            pos=i;
        }
    }
    //删除位置的元素用最后一个元素取代
    L.data[pos]=L.data[length-1];
    //表长减一
    L.length--;
    return true;
}

16、删除值在x~y之间的所有数据

设计一个算法,从一给定的顺序表 L 中删除元素值在 x 到 y(x≤y)之间的所有元素, 要求以较高的效率来实现,空间复杂度为 O(1)。
本题是上述题目的变形。可以采用上述解法一的方法,只是将 L.data[i] == x 的条件改成 L.data[i] >= x && L.data[i] <= y。

void del_xy(SqList &L, ElemType x, ElemType y)
{
    int i;
    int k=0;
    for(i=0;i<L.length;i++)
    {
        if(L.data[i]>=x&&L.data[j]<=y)
        {
            L.data[k]=L.data[i];
            k++;
        }
    }
    L.length=k;
}

方法二:

void del_xy(SqList &L,ElemType x, ElemType y)
{
    int i=0,k=0;
    while(i<L.length)
    {
        if(L.data[i]>=x&&L.data[i]<=y)
           k++;
        else
           L.data[i-k]=L.data[i];
    }
    L.length=L.length-k;
}

17、打印九九乘法表

打印我们小时候背诵用的九九乘法表

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i*j), end='')
    print()

在这里插入图片描述

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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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本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

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2019年,IT寒冬来势汹汹,许多IT从业者遭遇降薪、裁员、找工作难等问题,在即将到来的2020年形势依然不容乐观。程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体,如今也面临着“保饭碗...

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100天!教你逐步突破,快速掌握成为 Python 高手!(1)

这部分着重于教你把程序写得更加规范、更加稳定。作者在实际工作中见过不少程序员,会写程序,但写得实在有点 “惨不忍睹”,导致最后调试起来错误不断,修改非常费劲儿。因此,用单独一个版块讲解这个问题非常有必要。必学知识点:【RESTful】【Socket】【Pandas】【Numpy】【Kafka】【RabbitMQ】【MySQL】【Django】(内容过多仅截取部分)没上过战场开过枪的人,不可能做主官;没有实战经验的语言学习者,不可能成为高手,带你综合运用前面所学的 Python 知识。

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适合新手编程的软件,什么编程软件比较好比较容易入门

1、JavaScriptJava是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言,即使是开发简单的程序,也必须设计对象;而JavaScript是一种直译式脚本语言,它本身提供了非常丰富的内部对象供设计人员使用。2、Python,Python对初学者来说也是一个入门级编程语言。Python可用于Web开发的应用程序和桌面应用程序,这种动态语言支持OOP编程、过程式编程和函数式编程。另外,它是开源语言,这意味着它可以免费入手,有着相当活跃的社区。Joel Lee细述了为何Python很有用。

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