Pyhton 学习笔记之 hello world

本文介绍了一个简单的Python脚本,该脚本用于从一个文件读取内容并将其复制到另一个文件中。脚本展示了基本的文件操作,包括打开、读取和写入文件,并通过异常处理确保了文件存在的安全性。

一、环境搭建:win7 + Python 2.7.13 环境。

二、安装好之后编写第一个脚本:

import sys
import struct

def print_usage():
    print "usage example : command  xxx  xxx "

def main():
    argc = len(sys.argv)
    argv = sys.argv
    
    BUFF_SIZE = 0x10
    
    if argc < MAX_FILE_NUM:
        print 'argc < ',MAX_FILE_NUM
    else:
        try:
            fp_r = open(str(sys.argv[1]),'r')

    fp_w = open(str(sys.argv[2]),'wb+')
        except IOError:
            print sys.argv[1],"file no exit"
            return
        while True:
            buf = fp_r.read(BUFF_SIZE)
            if buf:
                fp_w.write(buf)
            else:
                break
        fp_r.close()
        fp_w.close()
        
if __name__ == '__main__':
    MAX_FILE_NUM = 3
    BUFF_SIZE = 0x10
    
    main()

三、第一个脚本涉及的知识点:

脚本的功能是:读取第一个参数的文件,每次读16字节,写到第二个参数文件里面。

1、import 关键字是导入模块,和java的import相似,和C语言的include相似。

2、def 关键字就是define的缩写,声明函数,跟c语言和java相比 python函数不需要跟返回值类型,程序里面可以用 return 语句返回,若return 后面没带参数或者没有return 语句函数会自动返回 None 对象。函数小括号里面是参数列表。

3、print 类似于c的printf功能,输出调试信息,重定向规则和c差不多但是也有差别。参考 :print "my name is %s"  %  ("gcb")

4、函数体和循环语句等都没有大括号表示范围,python使用缩进代替大括号。函数括号和循环等语句后面跟 : 号结束。

5、python 没有main 不像 C 语句是顺序执行的,会执行不是函数定义的第一条没有缩进的语句。

6、变量灵活使用,格式不定。a = 1 之后也可以  a = "gcb" ,

7、if 判断语句 ,while 语句,和c语言类似。

8、因为没有c语言那样有确定的程序入口,python使用 if __name__ == '__main__': 来区分import的模块与自己本身,如果模块是被导入, __name__ 的值为模块名字
如果模块是被直接执行, __name__ 的值为 '__main__'。

9、try:   except IOError: 是错误处理语法格式。

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10. if LEAP_DEF_FLAG in buf  语句判断 LEAP_DEF_FLAG 是否包含 buf 。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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