Python编程快速入门-优快云博客

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1.if语句：如果条件为真，则执行特定的代码块。

以下实例说明基本语法的用法和工程思维的基本规划实战：

Python是一种解释型、动态语言、面向对象的编程语言。以其简单易学的特性著称，语法清晰，代码可读性强，适合快速开发。广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等领域。

静态语言 C、java在编译时要进行类型检查，变量和表达式在编译时就要确定类型，且在程序运行时不会再改变。编写代码时需要明确指定变量的类型（必须变量的定义），这有助于减少运行时错误，因为很多类型错误会在编译阶段就被捕获。
动态语言 Python、JavaScript 则在运行时进行类型检查。这意味着变量的类型不是固定的，可以在程序执行期间改变。编写代码时不需要明确指定变量的类型，（不需要定义变量）。

一、数据类型

（一）基本数据类型：

1. 数值类型：

整数（int）：用于表示正整数、0和负整数，包括二进制、八进制、十进制和十六进制等形式。例如：0b1010、0o12、10、0x1A1。
- 浮点数（float）：用于表示带有小数的数值，包括科学计数法。例如：3.14、4.3e-3、9.8E7。
  - 复数（complex）：由实部和虚部组成，用于表示复数。例如：3+4j12。
    - 2. 字符串（str）：由零个或多个字符组成的有序字符序列，可以用单引号、双引号或三引号定义。例如："hello"、'Python'、"""这是一个多行字符串"""。

3. 布尔值（bool）：只有两个值，True和False，用于表示逻辑上的真或假。

4. 空值（None）：表示什么也没有，常用于表示空值或未定义的值。

5. 二进制类型

字节（bytes）：不可变的字节序列，通常用于处理二进制数据。例如：b'hello' 或 b1=”你好”.encode('utf-8')或

b1=b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'，注意：b”你好” 是错误的。

字节数组（bytearray）：可变的字节序列，用于处理二进制数据。

例如： bytearray(b'hello')。

内存视图（memoryview）：提供对已存在的二进制数据的访问，但不拥有数据本身。

例如：通过内存视图来操作字节对象或数组的一部分

                        b1= b'hello'
                        m = memoryview(b1)

                        print(m)  # 访问第一个字节

                        print(m[0:3])  # 访问前三个字节

                        m[0]=1#错了b1字节型（bytes）不能修改

                        ba = bytearray(b'hello')

                        m = memoryview(ba)

                        m[0]=98  #结果ba修改为b'bello'等价ba[0]=98  不能用m[0]=‘b’

（二）容器数据类型：

Python中的容器类型主要包括以下几种：列表、元组、字符串、集合和字典，元素之间用逗号分隔。每种容器类型都有其特定的用途和特性。

1. 列表（list）：列表是一种有序可变的容器，可以包含不同类型的数据，如数字、字符串、布尔值等。列表使用方括号[]定义。列表支持索引访问、切片操作、添加（append）、删除（remove）、修改元素等操作。[1, "张倩",23,165.5，[ "语文","数学"]],可以定义L=[]或L= list()。
2. 元组（tuple）：元组与列表类似，但元组是不可变的，即一旦创建后不能修改。元组使用圆括号()定义，元素之间用逗号分隔。元组支持索引访问和切片操作，但不支持添加、删除或修改元素。(1, "张倩",23,165.5，[ "语文","数学"])，可以定义t=tuple((1, "张倩",23,165.5,[ "语文","数学"]))
3. 集合（set）：集合是一种无序且不重复的容器。集合使用大括号{}或set()函数定义。集合的主要优势在于快速成员关系测试和数据去重，支持添加（add）、删除（remove）、交集（union）、差集（difference）等操作。
4. 字典（dict）：字典是一种无序的键/值对集合，字典的键是不可变的，这意味着一旦字典被创建，其键就不能被修改。字典使用花括号{}或dict()函数定义，{键:值，……}。字典支持通过键获取值、添加或修改键/值对、删除键/值对等操作。{'name': 'Alice', 'age': 25}或d1={'name': 'Alice', 'age': 25}，访问方式d1['name']="tom"

二、控制语句

注意：Python里没有{}，使用缩进实现，主要用 缩进对齐 标识代码块的开始和结束，并且是语法的一部分。在Python中，缩进不仅用于格式化代码，更重要的是它定义了代码块的范围。

1.if语句：如果条件为真，则执行特定的代码块。

例如：if age >= 18:

print("你是成年人")
else:

print("你是未成年人")

2.循环语句

for循环：用于遍历容器或字符串（如列表、元组、字典、字符串等）中的元素。

例如：

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']

for fruit in fruits :

print(fruit)

while循环：在条件为真时一直执行，直到条件变为假。例如：

count = 1

while count <= 5 :

print(count)

count += 1

3.跳转语句用于改变程序的正常流程

break语句：用于立即退出循环。
例如：for i in range(10):

if i == 5:

break

continue语句：用于跳过当前循环的剩余部分，继续下一轮循环。

例如：for i in range(10):

if i % 2 == 0:

continue

print(i)

pass语句：作为一个占位符，什么也不做。例如：pass

三、面向对象模块化编程综合实例

Python是一种广泛使用的高级编程语言，它以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。然而，每种编程语言都有其优缺点：

优点：

易学性：Python的语法简洁明了，易于阅读和学习，这使得Python成为初学者和有经验的开发者的首选语言。
丰富的库和框架：Python拥有一个庞大的标准库和第三方库生态系统，例如NumPy（用于科学计算）、Pandas（用于数据分析）、Django（用于Web开发）等，这些库极大地简化了许多常见任务的实现。
跨平台：Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、macOS和Linux，无需修改代码即可在不同平台上运行。
高生产率：Python的快速开发周期和高生产率使得它非常适合快速原型开发、脚本编写和自动化任务。
社区支持：Python拥有一个活跃和友好的社区，这为开发者提供了大量的资源、教程和支持。
动态类型：Python是动态类型的，这意味着你不需要在编写代码时声明变量类型，这增加了编程的灵活性和速度。

从软件开发的系统性和工程性角度看，初学者很容易忽视或察觉不到软件工程的工程思维，‌‌从而缺少了工程能力的锻炼。基本工程思维具体如下：

‌ 模块化‌：将复杂的问题拆分成若干个子问题，每个子问题都是一个模块，每个模块都有自己独立的功能，并且模块之间可以相互协作，共同完成复杂问题的解决。这种方法有助于提高开发效率和代码的可维护性‌
代码质量‌：编写高质量的代码是工程思维的重要体现。高质量代码不仅要求代码的正确性，还要求代码的可读性、可维护性和可扩展性。这包括使用良好的编程习惯、合理的代码结构、清晰的注释等。

以下实例说明基本语法的用法和工程思维的基本规划实战：

import requests as r
from bs4 import BeautifulSoup as soup#装载库，as为别名soup,简化名称方便使用
import pandas as pd

class ComingFilm():#定义类
#定义类的方法，self的作用相当于C++、java 的表示对象自己的this
    def getResponse(self):
        header = {'User-Agent': 'ua.chrome'}#字典类型
        res=r.get('   ',headers=header)#库函数调用


        #print(res.text)
        print(res.status_code)
        #print(res.headers)
        res.encoding='utf-8'
        tree=soup( res.text,'lxml' )
        return tree
    def getData(self,DOMtree):
			# film为list类型，存储每行<tr class="">……</tr>
        film=tree.select('tbody >tr')
        print(film[0])
        print("+++++++++++++++==========")
        filmList=[]
        for f in film:#访问列表每一个元素，f存储每一行
            items=f.select('td')
            row=[]
            for item in items:#提取每一行的每一列
                #print(item.get_text())
                row.append(item.get_text().strip().replace('\n', ''))#容器list的方法
    
            filmList.append(row)
            #print(row)
        self.saveData(filmList)
    
    def saveData(self,filmList):   
        print(filmList[0:2])#切片访问list
        print("+++++++++++++++==========")
        d=pd.DataFrame(filmList,columns=['data','name','type','loc','Wperson'])
        #DataFrame是一种二维的表格型数据结构，
        print(d[0:2][:])#切片访问dic
        print("+++++++++++++++==========")
        print(d)
        d.to_csv("Coming5.csv",index=False,encoding='utf-8-sig',mode='+a')
         #DataFrame存储到Coming5.csv文件

if __name__=="__main__" :
   CF= ComingFilm()#创建对象CF
   tree=CF.getResponse()#调用对象的方法
   if not (tree is None):
       CF.getData(tree)

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