【转载】利用「字符串连接」,八行代码就能唱首歌 | 亲子课堂 第 12 课

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

森林

地牢里的关卡主要是偏向锻炼用户的基本语法结构和计算机思维,让大家熟悉极客战记的操作与代码的使用。

来到了森林,关卡将会变得更多更难,同样,到了森林,大家就正式开始接触编程的几大重要知识点:

条件判断
运算符
函数
对象属性

似曾相识的味道

在这里插入图片描述

关卡简介:

「似曾相似的味道」涉及的知识点较多,有字符串的连接,程序的自动化逻辑,还有运算符的使用,利用变量和字符串的连接,实现了循环自动让英雄唱歌的程序,合理利用变量和循环,能让你的程序更具备自动性。

通关展示:

在这里插入图片描述

思路讲解

在这里插入图片描述
查看默认代码,在代码里能看到一大段的英文,给人一种没有翻译完全的恐怖感,但实际上阅读注释就会知道,这一大段的英文,只是英雄需要唱的英文歌谣,我们不需要理解它的意思。

如果此时注释阅读完了,但仍不太清楚本关的任务,还可以直接运行游戏,看看默认代码的运行情况及失败原因。
在这里插入图片描述

从左上角可以看到,本关的过关目标是让英雄跟着大家一起唱歌,但是从实际的运行情况来看,除了第一句: 10 potions of health on the wall! 以外,英雄唱的都跟别人不一样。

因此我们可以按照注释和游戏动画里的模板,为英雄添加代码,让英雄唱的内容跟其他人一样。

从头开始查看动画,观察大块头的歌唱内容:

10 potions of health on the wall!
10 potions of health!
Take 1 down, pass it around!
9 potions of health on the wall!
9 potions of health on the wall!
9 potions of health!
Take 1 down, pass it around!
8 potions of health on the wall!
8 potions of health on the wall!
……

可以看出歌唱的内容似乎具有一定的重复性。

再看看注释给的歌唱模板:
在这里插入图片描述
如果把X当成10,Y当成1,就会发现这四句注释的内容恰好与前四句歌唱内容一模一样。

然后再把X当成9,Y当成1,则又变成了接下来的四句。

因此我们可以分析出,歌唱内容具有一个循环性,每四句一个循环,可以直接使用循环来让英雄唱歌,减轻代码量。

但如果要使用循环又会有一个问题,循环的内容都是设定好的,但实际的歌唱内容,每四句X就会减1,那么这个又该如何实现呢?

还记得在地牢里我们是怎么实现全自动发现敌人攻击敌人吗?

while True:
enemy = hero.findNearestEnemy()
if enemy:
hero.attack(enemy)

利用变量,我们随时发现新的敌人,将它的名字赋入变量里,再让英雄对这个变量发起进攻,这样就用一个变量,实现了发现敌人,攻击敌人,再发现新敌人,再攻击新敌人的程序逻辑。

因此,如果我们想要实现全自动的循环唱歌,我们也可以利用变量。

其实注释里的模板就是给我们最大的提示,模板里的X和Y两个未知数,不正是我们需要设置变量的两个内容吗?
在这里插入图片描述
前两句唱的是X,第三句唱Y,而第四句就是唱X-Y,唱完四句,再让X变量减1,Y不变,开始下一个循环。

明白了过关思路后,那么我们就可以开始动手写代码了。

此时或许会有一个问题,变量如何和字符串混用?

知识点:字符串连接

以往我们说话,输出字符串,有两个方式:

1.直接输出型:
在这里插入图片描述
2.变量间接输出型:
在这里插入图片描述
想要复习一下字符串输出的同学可以回到这篇文章:【转载】用「变量输出」做一个全自动的说话机器人 | 亲子课堂 第 9 课

但从来没有试过变量和字符串同时混用的,你不能把变量加到双引号内,这样它就变成了一个普通的字符,也不能放在双引号外,直接混用会发生报错:
在这里插入图片描述
此时我们就需要使用加号连接符「+」,当我们需要将变量和字符串同时输出的时候,我们就需要将加号连接符「+」放在两个内容的中间,就像这样:
在这里插入图片描述
此时报错就解除了,英雄也能准确说出要说的内容:
在这里插入图片描述
明白了使用方法后,即可开始编写过关代码。
在这里插入图片描述
系统已为我们定义好两个变量,根据第11行的歌唱内容,我们也能分析出potionsOnTheWall对应的正是X,numToTakeDown对应的是Y。

因此我们可以补出后面的代码:
在这里插入图片描述
连接的时候,可千万别忘了用于美观的空格。

写到第16行的时候,你看到了一行陌生的代码,如果你不知道它的作用,可以先将它删去,然后按照自己的思路进行过关,一会我们再对这行代码进行讲解。
在这里插入图片描述
写上最后一句,这时,循环的前四句要歌唱的内容已经写好,接下来如果要进入下一句循环,我们需要将X,也就是potionsOnTheWall减1。
在这里插入图片描述
这样,我们就可以顺利通关了。

但这还并不是完美的通关代码,根据歌谣的内容,其实每一次X减去的数值都是Y的数值,而Y刚好是1,因此我们最后一行就可以直接写X - 1,但这仍然并不完美,因为如果Y的数值改变了,那么我们还要手动更改最后一行的数值,所以我们还可以对代码做一定的修改。

知识点:自增自减运算

看到最后一行代码,我们在这一行里,进行了一个减法的运算,让potionsOnTheWall的值等于potionsOnTheWall - 1,这就是一个自减的运算。

potionsOnTheWall = potionsOnTheWall - 1

因为在代码中,像加减乘除这一类运算式是优先计算的,因此这一行的代码,会先执行potionsOnTheWall - 1 ,然后得出结果,当potionsOnTheWall为10时,这里的结果就会是9。

然后再执行赋值运算「=」,用等号,将结果赋入potionsOnTheWall变量中,这样就实现了potionsOnTheWall变量的自我减少。

由于1和变量numToTakeDown的值是一样的,为了实现更方便的代码,让每次potionsOnTheWall都减去的是numToTakeDown的值而不是我们手动设定的值,我们可以把此处的1,替换成numToTakeDown。
在这里插入图片描述
就像这样,效果也是一样的,而这种自减运算,还有一种缩写形式:

直接把减号,等于号,还有重复的内容省去:
在这里插入图片描述
这也就是我们刚刚删除掉的代码了。

它的作用,就是将potionsOnTheWall自减去numToTakeDown的值,同理也还有自增语句:
在这里插入图片描述
因此我们可以对代码结构优化一下:

在最后一句歌唱前,先进行一次自减,然后potionsOnTheWall的值就减少了1,就可以直接在最后一句歌词里使用potionsOnTheWall变量了。
在这里插入图片描述
此时的代码,就更为灵活精简了。

通关代码

在这里插入图片描述
以上便是森林关卡「似曾相识的味道」的过关教学了~

本攻略发于极客战记
极客战记——学编程,用玩的!

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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