First Experience to Python

本文介绍了作者初次接触Python的感受,包括Python的规范性和完善性。规范性体现在严格的语言规范要求和简洁的语法结构,而完善性则体现在丰富的资源和支持广泛的用途。作者还分享了未来希望利用Python实现的一些智能化应用。

       程序员圈子里面常常流行着的一句话是”人生苦短,我用Python”.作为一门编程语言,流行起来肯定不是没有原因的.就我一个普通学生的观点来看,一门语言流行起来肯定需要一定的易用性,或者是一定的用户/行业基础,等等.在老师的指导下,我翻进去了当时只是为了下载Python的https://www.python.org/, 翻阅了网页里面的内容.阅读完后,我对Python有下面直观的一些感受.

       首先是规范性。我们在Python的官网上的文档可以了解到,Python对于程序员使用的语言规范要求是很严格的。可以这样说,Python从技术规范上就限制了程序员的“自由发挥”,使得程序员写出来的代码的可读性大大提高。此外,Python的语言规范也具有“不拖泥带水“的特点。我们一打开官网就可以发现,Python目前是分为2和3两个版本在同时支持着的。分开的原因也是为了不让Python的语法结构随着发展变得臃肿。从这个侧面体现出来的是,Python的适应性主要体现在用户去适应语言,并随着语言发展。

        

       其次是完善性。我们可以在Python官网看到Python已经有了十分完整的“产业链“。在官网你不仅能够看到如何入门Python,还可以看到如何入门开发,甚至是寻找工作也给了相应的援助。从这里可以看出Python作为一门语言的用户基础是很大的,让人感觉到了强大的生命力。

Expectation

        自己在熟练Python这门语言之后,首先想要做的事情肯定是将自己生活中的东西智能化。譬如,写出一个抓取壁纸的软件,自动在目标网站上抓取好看的图片,实现壁纸的自动更换。还有,将电脑设置和一些生活息息相关的东西联动化,在打开WORD文档之类的东西的时候实现自动保存、时间管理,等等。我现在已经迫不及待想要多点了解Python的内容了!


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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