day07 (01)标识符和关键字

本文详细介绍了编程语言中标识符的定义、命名规则及其重要性,并列举了合法与非法标识符的例子。此外,还讲解了关键字的概念及如何查询Python中的所有关键字。

标识符和关键字

<1>标识符

什么是标识符,看下图:

<2>标识符的规则

  • 标识符由字母、下划线和数字组成,且数字不能开头

    思考:下面的标识符哪些是正确的,哪些不正确为什么

   fromNo12
   from#12
   my_Boolean
   my-Boolean
   Obj2
   2ndObj
   myInt
   test1
   Mike2jack
   My_tExt
   _test
   test!32
   haha(da)tt
   int
   jack_rose
   jack&rose
   GUI
   G.U.I
  • python中的标识符是区分大小写的

<3>命名规则

  • 见名知意

    起一个有意义的名字,尽量做到看一眼就知道是什么意思(提高代码可 读性)比如: 名字 就定义为 name , 定义学生 用 student

  • 驼峰命名法

  • 小驼峰式命名法(lower camel case): 第一个单词以小写字母开始;第二个单词的首字母大写,例如:myName、aDog

  • 大驼峰式命名法(upper camel case): 每一个单字的首字母都采用大写字母,例如:FirstName、LastName

  • 还有一种命名法是用下划线“_”来连接所有的单词,比如send_buf,

    Python的命令规则遵循PEP8标准,这个在后面会慢慢讲到。

<4>关键字

  • 什么是关键字

    python一些具有特殊功能的标识符,这就是所谓的关键字

    关键字,是python已经使用的了,所以不允许开发者自己定义和关键字相同的名字的标识符

  • 查看关键字:

and     as      assert     break     class      continue    def     del
elif    else    except     exec      finally    for         from    global
if      in      import     is        lambda     not         or      pass
print   raise   return     try       while      with        yield

可以在Python Shell通过以下命令进行查看当前系统中python的关键字

>>> import keyword
>>> keyword.kwlist

关键字的学习以及使用,咱们会在后面的课程中依一一进行学习。


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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