9、Python编程基础:注释、运算、数据类型与流程控制

Python编程核心基础概述

Python编程基础:注释、运算、数据类型与流程控制

1. 注释

在任何编程语言中,使用非执行文本注释源代码是一项基本功能。它不仅能让我们在代码行间做笔记,还能为源代码提供文档说明。

在Python里,使用井号(#)添加注释。在一行的开头至少放置一个#,就能为该行创建注释。若要创建多行注释,可在后续每行都重复使用#,这就是所谓的块注释。例如:

#
# Beginning Sensor Networks, 2nd Edition
#
# Example Python application.
#
# Created by Dr. Charles Bell
#

也可以在源代码的同一行添加注释,编译器会忽略从#到行尾的所有内容。比如:

zip = 35012  # Zip or postal code
address1 = "123 Main St."  # Store the street address
2. 算术运算

Python能执行多种数学运算,包括常见的基本运算、逻辑运算和比较运算。以下是Python中算术、逻辑和比较运算符的快速参考表:
| 类型 | 运算符 | 描述 | 示例 |
| — | — | — | — |
| 算术 | + | 加法 | int_var + 1 |
| 算术 | - | 减法 | int_var - 1 |
| 算术 | * | 乘法 | int_var

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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