每天学一点之Python100例(9~10)

本文介绍两个有趣的编程挑战:一是计算由相同数字构成的递增序列之和,二是找出1000以内的所有壳数(即一个数等于其因子之和)。通过Python实现解决方案。

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每天学一点,形成一种知识复利

问题9:求s=a+aa+aaa+aaaa+aaaa...a的值,其中a是一个数字
分析:从公式得知,假设输入的是a,最高输入的n个a,我们可以先得出每一项的数,然后再将每一项数字相加。求解每一项的值,可以通过循环,m = m + a;n = a * 10;然后再将m放入到一个list里;最后再将list的数据相加。
demoCode:
#! /usr/bin/python3

def SpecialSum():
m = int(input("Please input m:"))
n = int(input("Please input n:"))
Sum = 0

if m < 0 or m > 10:
print("input m error!!!")
return

total_list = []
template_list = 0

for i in range(n):
template_list = template_list + m
m = m * 10
total_list.append(template_list)
print(template_list)

for i in range(n):
Sum += total_list[i]

print("Sum = %d" % Sum)

SpecialSum()

问题10:一个数如果恰好等于它的因子之和,这个数就称为“壳数”。例如:6=1+2+3;编程找出1000以内的所有完数。
分析:这题的重点是怎么找出一个数的因子,然后将所有因子相加与这个数进行判断是否相等。因子其实就是能够被这个数整除,所以通过取余法,如果余数为0,则除数为该数的因子。
demoCode:
#! /usr/bin/python3

from functools import reduce

def getFactor(number):
factor_list = []
for i in range(1,number):
if number % i == 0:
factor_list.append(i)
#print(factor_list)
return factor_list

def getShellNumber(num):
for i in range(1,num+1):
sum = reduce(lambda x,y:x+y,getFactor(i),0)
if i == sum:
print(i)

getShellNumber(int(input("Please input a num:")))
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何设置一个可以正常运行的Python环境或者获取示代码的问题。首先,我得理清用户的需求。用户可能是一个刚开始Python的新手,或者是在配置环境时遇到了问题,需要指导。他们提到的环境配置和示代码可能涉及不同方面,比如安装Python、设置开发环境、处理版本兼容性问题,或者运行特定的代码片段。 接下来,我需要参考用户提供的四个引用内容。引用1提到了Python2和Python3的选择问题,这可能涉及到版本管理和环境配置。引用2讨论了在Windows下multiprocessing模块的问题,可能需要注意脚本的执行方式。引用3详细说明了在Mac上配置VS Code和虚拟环境的方法,包括安装路径和虚拟环境的使用。引用4则是关于定时爬虫的示代码,可能涉及到Scrapy框架的使用和定时任务设置。 用户的需求是设置可运行的Python环境或获取示代码,所以我的回答需要涵盖这两个方面。首先,环境配置部分应该包括Python的安装、虚拟环境的使用、IDE的配置(比如VS Code),以及处理不同Python版本的问题。然后,示代码部分需要提供能够运行的代码片段,并指出可能遇到的问题及解决方案,比如multiprocessing在Windows下的问题,或者Scrapy定时任务的处理。 我需要确保回答结构清晰,分步骤进行。可能的结构是: 1. Python环境配置 a. 安装Python b. 使用虚拟环境 c. IDE配置(VS Code为) d. 处理Python2/3兼容性 2. 可运行代码示 a. 基本示(如快速排序) b. 多进程示(处理Windows下的问题) c. 爬虫定时任务示 同时,需要引用用户提供的引用内容,比如引用3中的VS Code配置,引用2中的multiprocessing问题解决方案,引用4中的Scrapy示。引用1的Python版本问题也需要在环境配置部分提到。 在撰写过程中,要注意使用正确的中文表达,避免技术术语使用不当。同时,确保所有代码示用正确的格式(行内用$...$?不,代码块应该用反引号包裹,而数公式才用$。根据用户之前的系统级指令,数公式需要正确使用$和$$,但代码块需要用三个反引号加语言标识。因此,在回答中的代码示应该用代码块包裹,比如: ```python print("Hello World") ``` 另外,用户提到要生成相关问题,这部分需要放在最后,可能的问题可能涉及环境配置的更多细节,示代码的调试,或者特定库的使用问题。 需要检查是否覆盖了所有引用内容,并正确标注引用标识。如,在讲解虚拟环境时引用引用3,在讲多进程时引用引用2,在讲版本选择时引用引用1,在讲爬虫时引用引用4。 可能需要注意的几点: - 在Windows下运行多进程代码需要`if __name__ == &#39;__main__&#39;:`,这一点在引用2中提到,应该在示代码中强调。 - 虚拟环境的创建和使用方法,如引用3中的`python3 -m venv .venv`,需要详细说明步骤。 - Python2和Python3的默认选择问题,可能需要推荐使用Python3,并说明如何切换版本,比如使用别名或工具如pyenv。 最后,确保回答符合用户的要求,结构清晰,步骤明确,代码可运行,并且相关问题有针对性。如,用户可能会遇到的环境变量配置问题、代码执行不输出的问题、依赖安装问题等,都可以作为相关问题提出。</think>### Python环境配置与示代码指南 #### 一、Python环境配置 1. **安装Python** - 从[Python官网](https://www.python.org/downloads/)下载对应操作系统的安装包,建议选择Python3(Python2已停止维护)[^1]。 - Windows用户需勾选`Add Python to PATH`以添加环境变量。 2. **虚拟环境配置** 避免依赖冲突,推荐为每个项目创建独立环境(以Mac/Linux为): ```bash # 创建项目目录并进入 mkdir myproject && cd myproject # 创建虚拟环境 python3 -m venv .venv # 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate ``` 激活后终端会显示`(.venv)`前缀,之后安装的包仅在此环境中生效[^3]。 3. **IDE配置(以VS Code为)** - 安装VS Code后,在命令行输入`code .`打开当前目录[^3]。 - 安装Python扩展:搜索并安装`Python`和`Pylance`扩展。 - 选择解释器:按`Ctrl+Shift+P`,输入`Python: Select Interpreter`,选择虚拟环境中的Python路径(如`.venv/bin/python`)。 4. **处理Python版本冲突** - 若需同时使用Python2和Python3,可通过别名区分: ```bash # 在.bashrc或.zshrc中添加 alias python2=&#39;/usr/bin/python2&#39; alias python3=&#39;/usr/bin/python3&#39; ``` #### 二、可运行代码示 1. **基础示:快速排序** ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) print(quick_sort([3, 1, 4, 1, 5])) # 输出:[1, 1, 3, 4, 5] ``` 2. **多进程示(Windows需特殊处理)** ```python from multiprocessing import Pool def f(x): return x * x if __name__ == &#39;__main__&#39;: # Windows必须添加此条件[^2] with Pool(5) as p: print(p.map(f, [1, 2, 3])) # 输出:[1, 4, 9] ``` 3. **定时爬虫示(需安装Scrapy)** ```python import scrapy from scrapy.crawler import CrawlerProcess import schedule import time class MySpider(scrapy.Spider): name = &#39;example&#39; start_urls = [&#39;http://example.com&#39;] def parse(self, response): # 解析数据逻辑 pass def run_spider(): process = CrawlerProcess() process.crawl(MySpider) process.start() # 每天定时执行 schedule.every().day.at("09:00").do(run_spider) while True: schedule.run_pending() time.sleep(60) ``` 安装依赖:`pip install scrapy schedule`[^4]。 #### 三、常见问题解决 - **多进程代码无输出**:Windows需将代码包裹在`if __name__ == &#39;__main__&#39;:`中。 - **虚拟环境激活失败**:检查执行权限(Windows可运行`.venv\Scripts\activate.bat`)。 - **依赖安装缓慢**:使用国内镜像源,如`pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple package_name`。
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