Python知识点梳理-浮世绘第一节

本文详细介绍了在Mac环境下如何使用Homebrew安装Python,并解释了如何使.py文件可直接运行,包括设置文件执行权限的方法。同时,文章还探讨了Python中的转义字符、空值None的概念、除法运算符的使用、数据类型与变量关联,以及字符串格式化的多种方式。此外,还讲解了列表、元组的操作与特性,条件语句的正确使用,以及变量类型的检查。

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1.Mac下安装 python    如果安装了 homebrew直接brew install python3安装

2.Mac和Linux下 可以直接运行.py文件方法:

  • 1.在.py文件第一行加入特殊注释:#!/usr/bin/env python3.  告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序,Windows系统会忽略这个注释;

  • 2.通过命令给文件执行权限。 Chmod a+x  文件名.py

  • 3.命令行直接运行 

3.文本中很多转义字符\  \t. \n. 但是文本中 加入 r’’表示引号内的转义字符 不转译全部生效

4.空值是Python里一个特殊的值,用None表示。None不能理解为0,因为0是有意义的,而None是一个特殊的空值。

5./代表除法,但无论怎么计算得数都是浮点数。 如果用// 地板除  只取整数部分

6.Python支持多种数据类型,在计算机内部,可以把任何数据都看成一个“对象”,而变量就是在程序中用来指向这些数据对象的,对变量赋值就是把数据和变量给关联起来

7.单个字符的编码,Python提供了ord()函数获取字符的整数表示,chr()函数把编码转换为对应的字符:

8.申明了UTF-8编码并不意味着你的.py文件就是UTF-8编码的,必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码:

9.format():

另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法,它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}、{1}……,不过这种方式写起来比%要麻烦得多:

  1. 列表数组不能越界,最后一个元素的索引是:len()-1.  或者用 -1 来取最后一个数的索引

  2. List  中 append 添加到最后一位

                       insert 插入

                      Pop 默认删除最后一位也可以指定索引

                      也可以直接赋值  更新list的数据

           list中可以存放不同数据结构的数据信息,也可以嵌套另外一个list. 可以用 t[ ] [ ]查询数据

  12 tuple 元组

          1)一旦初始化就无法修改了。用括号表述()。list 是用[ ]

          2)不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple

tuple所谓的“不变”是说,tuple的每个元素,指向永远不变。即指向'a',就不能改成指向'b',指向一个list,就不能改成指向其他对象,但指向的这个list本身是可变的!

          3)只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:

         4)tuple 里面嵌套list ,就可以编辑更改了

13 if. 根据Python的缩进规则,如果if语句判断是True,就把缩进的两行print语句执行了,否则,什么也不做。

    If x: print(). 只要x是非零值,非空字符串和list。均为Ture 否则为False

 

  birth = input('birth: ')

if birth < 2000:

    print('00前')

else:

    print('00后’) 出错的原因:input录入的数值是str ,不应该和int比较,要转换成int类型

14.python 语言中 内置函数 type 返回 变量类型,ID函数返回变量所致的内存地址


 

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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