菜鸟的python学习之路day1

这篇博客记录了作者第一天学习Python的心得,包括编译器与解释器的区别,字符串格式化,简单的用户输入验证,猜数字游戏的实现,以及`range()`函数的使用。在猜数字游戏中,用户有三次猜测机会,而`break`和`continue`的用法也有所提及。
python学习笔记
  • 编译与解释

编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快;

解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的.

image

  • 字符串格式化拼接
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:W
#格式化拼接的三种方法info和info2、info3
username = input("username:")
age = int(input("age:"))
print(type(age))
job = input("job:")
salary= input("salary:")


info='''
---- info of %s ----
username:%s
age: %d
job: %s
salary: %s
''' % (username,username,age,job,salary)
print(info)




info2='''
---- info of {_username} ----
username:{_username}
age: {_age}
job: {_job}
salary: {_salary}
''' .format(_username=username,
            _age=age,
            _job=job,
            _salary=salary)
print(info2)




info3='''
---- info of {0}----
username:{0}
age: {1}
job: {2}
salary: {3}
''' .format(username,age,job,salary)
print(info3)

运行结果截图如下:
image

  • 简单的用户名和密码匹配

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:W
import getpass
_username ="alex"
_password ='123123'
username = input("username:")
password = input("password:")
#print(username,password)
if _username == username and _password == password:
    print("welcome user {name} login..".format(name=username))
else:
    print("invalid username or password!   ")
  • 猜数字游戏
    给定一个数字由用户自己输入数字去猜,并且给出相应的提示,每人有三次机会
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:W

age_of_boy =56
count = 0

while count<3:
    if count ==3:
        break
    guess_age = int(input("guess age:"))  #iuput的默认数据类型是字符串str,但是给定的年龄是整型所以需要加int转义
    if guess_age == age_of_boy:
        print("yes,you are right!")
        break
    elif guess_age > age_of_boy:   #elif 是python特有的流程控制结构,等同于else if 但是只能写成elif
        print("think smaller!")
    else:
        print('think bigger!')
    count += 1
    if count==3:   #如果猜对了就直接跳出循环
        print("you have tried many times")  #对计数的次数做一个判断,如果超过三次都没有猜出来,再提示尝试次数太多




注意:
  • iuput的默认数据类型是字符串str,但是给定的年龄是整型所以需要加int转义
  • elif 是python特有的流程控制结构,等同于else if 但是只能写成elif

  • Python range() 函数用法

python range() 函数可创建一个整数列表,一般用在 for 循环中。

函数语法
range(start, stop[, step])

参数说明:
start: 计数从 start 开始,默认是从 0 开始,例如range(5)等价于range(05);
stop: 计数到 stop 结束,但不包括 stop,例如:range(05) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
step:步长,默认为1,例如:range(05) 等价于 range(0, 5, 1)

下面是一个具体的例子

for i in range (0,10,2):  #表示打印0-10之间的数,每隔两个数
    print(i)
  • 猜数字游戏升级版
    要求用户猜数字,并且每次有三次机会,机会用完,询问是否还有继续的三次机会

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:W

age_of_boy =56
count = 0

while count<3:
    if count ==3:
        break
    guess_age = int(input("guess age:"))
    if guess_age == age_of_boy:
        print("yes,you are right!")
        break
    elif guess_age > age_of_boy:
        print("think smaller!")
    else:
        print('think bigger!')
    count += 1

    if count==3:
        contine_confirm = input("do you want to trying ..? ")
        if contine_confirm!='no':
            count = 0
    #当count计数到3的时候,提问是否还要再尝试,使用input让用户确认,如果继续,则重新开始计数;
  • break和continue的区别
for i in range(0,10):
    if i<3:
        print("loop",i)
    else :
        continue
        print("hehe..")

continue 是跳出本次循环,执行下一次循环
break是直接跳出本次循环

以下是一个 Python 大数据处理与分析的详细学习计划: ### 基础入门(1 - 2 周) - **Python 基础语法**:学习 Python 的基本数据类型(如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等)、控制结构(如 if - else 语句、for 循环、while 循环)、函数定义与使用、模块与包的导入等。可通过在线教程(如菜鸟教程、Python 官方文档)进行系统学习。 - **Python 面向对象编程**:了解类、对象、继承、多态等面向对象编程的基本概念,并学会使用 Python 实现简单的面向对象程序。 ### 核心库学习(3 - 6 周) - **NumPy**:NumPy 主要用于做矩阵的运算,是 Python 进行科学计算的基础库。学习 NumPy 的数组创建、索引与切片、数组运算、线性代数操作等内容。可以参考《Python for Data Analysis》来深入学习[^2]。 ```python import numpy as np # 创建一个简单的 NumPy 数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) ``` - **Pandas**:Pandas 主要用于数据的预处理,学习 Pandas 的 Series 和 DataFrame 数据结构,掌握数据的读取(如读取 CSV、Excel 文件)、清洗(处理缺失值、重复值等)、筛选、排序、分组与聚合等操作[^2]。 ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data.csv') print(data.head()) ``` - **Matplotlib**:Matplotlib 是一个用于数据可视化的库,学习使用它绘制各种图表,如折线图、柱状图、散点图、饼图等,以直观展示数据特征。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 示例数据 data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]} df = pd.DataFrame(data) # 绘制散点图 plt.scatter(df['x'], df['y']) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Scatter Plot') plt.show() ``` ### 数据处理与分析实践(7 - 10 周) - **数据处理项目实践**:利用 Pandas、NumPy 等库对实际的大数据集进行处理,如电商销售数据、医疗记录数据等。可以参考一些开源数据集平台(如 Kaggle)获取数据,并进行数据清洗、转换和特征工程等操作。 - **数据分析与统计**:学习基本的统计分析方法,如均值、中位数、标准差、相关性分析等,并使用 Python 进行实现。通过分析数据,发现数据中的规律和趋势。 ### 高级数据分析与机器学习11 - 14 周) - **高级数据分析库**:学习使用 Seaborn 进行更美观的可视化,使用 Scikit - learn 进行简单的机器学习模型训练,如线性回归、逻辑回归、决策树等。 ```python import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 tips = sns.load_dataset('tips') # 绘制箱线图 sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips) plt.show() ``` - **机器学习基础**:了解机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、模型评估指标等。使用 Python 构建和训练简单的机器学习模型,并进行模型评估和优化。 ### 项目实战与进阶(15 - 16 周) - **综合项目实践**:选择一个完整的大数据处理与分析项目,如社交媒体数据的情感分析、金融市场数据的预测等。从数据收集、处理、分析到模型构建和结果可视化,完成整个项目流程。 - **学习前沿技术**:了解大数据处理的前沿技术,如分布式计算框架(如 Spark)、深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch)等,为进一步深入学习打下基础。
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