本文仅为学习记录，笔记来源于北京理工大学MOOC

（一）python快速入门

Week1 _基本语法元素

1.1 程序设计基本方法

• 源代码&目标代码

• 编译&解释→编译器compiler&解释器interpreter
  

• 静态语言&脚本语言
  编译执行/解释执行

• 程序基本编写方法
  IPO:输入、输出、处理
  解决问题步骤:

  1. 分析问题的计算部分
  2. 划分问题的功能边界
  3. 设计问题的求解算法
  4. 编写问题的计算程序
  5. 调试程序使正确运行
  6. 适应问题的升级维护

1.2 python开发环境配置

两种编程方式：交互式&文件式

1.3 实例1 温度转换

1.4 语法元素

• 基本语法

• 数据类型
  Numbers（数字）

  1. int（有符号整型）
  2. long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]）
  3. float（浮点型）
  4. complex（复数）

  String（字符串）
  List（列表）
  Tuple（元组）
  Dictionary（字典）

• 语句与函数

Week2_画图

2.2 实例2 蟒蛇绘制

2.3 turtle库概述

turtle库的安装

• 计算生态=标准库+第三方库
• 库library，包package，模块module

• turtle库
  turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)
  参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例，(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心
  turtle.goto(x,y) 绝对坐标
  turtle.circle(r,angle) / turtle.backward(d) / turtle.forward(d) 角度坐标
  turtle.seth(angle) 绝对-角度坐标
  turtle.right(degree) / turtle.left(degree) 相对-角度坐标

2.4 turtle程序语法元素分析

库引用的方法：

• import <库名>
• from <库名> import* / from <库名> import <函数名> 简洁，但可能出现函数重名问题
• import <库名> as <别名>

理解他人代码方法：

1. 了解参考框架结构
2. 逐行分析
3. 逐词理解

（二）python基础语法

Week3_基本数据类型

3.1 数字类型及操作

数字类型：

• 整数
  十进制，二进制0b/0B，八进制0o/0O，十六进制0x/0X
• 浮点数
  不确定尾数。round(x[,d])对x四舍五入到小数点后d位
• 复数
  z.real获得实部，z.imag获得虚部

运算符

• + - * / // % **
• op =op指上述的二元操作符

数值运算函数

• abs()
• divmood(x,y)（商，余）
• pow(x,y[,z]) x**y%z

3.2 实例3 天天向上的力量

3.3 字符串类型及操作

字符串类型及操作
字符串操作符：

• x+y
• n*x /x*n
• x in s 成员运算符，如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False

字符串处理方法：
掌握——python的字符串（String）及其常见操作（方法、函数）

• 下标与切片
  str[下标]，从左向右0→+，从右向左-1→
  str[起始：结束：步长]，范围包首不包尾
• 查找、分割、大小写格式化、对齐格式化、清除空白字符、检查

• str.upper() / str.lower 转换 string 中所有小写字符为大写/相反
• str.split(sep=None)以 str 为分隔符切片 string
• str.count(sub[,beg,end])返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数
• str.replace(old,new)把 string 中的 str1 替换成 str2
• str.center(width)返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串
• str.strip(chars) 在 string 上执行 lstrip()和 rstrip()，即删除 string 字符串开头和末尾的空格
• str.join(seq)以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串

字符串处理函数：

• len(x)
• str(x)
• hen(x) oct(x)
• chr(u) & ord(x)

字符串类型的表示

• 一对单双引号/一对三引号：根据情况选择外侧用什么表示
• 访问字符串中的值：索引&切片表示
• 转义字符
• 字符串格式化：利用字符串格式符 %s或者字符串的函数 str.format()
  format():
  {:|<填充><对齐><宽度>|<,><.精度><类型>}
  填充——用于填充的单个字符
  对齐——<左对齐 >右对齐 ^居中对齐
  ，——数字的千位分隔符
  类型——

%% 百分号标记
%c 字符及其ASCII码
%s 字符串
%d 有符号整数(十进制)
%u 无符号整数(十进制)
%o 无符号整数(八进制)
%x 无符号整数(十六进制)
%X 无符号整数(十六进制大写字符)
%e 浮点数字(科学计数法)
%E 浮点数字(科学计数法，用E代替e)
%f 浮点数字(用小数点符号)
%g 浮点数字(根据值的大小采用%e或%f)
%G 浮点数字(类似于%g)
%p 指针(用十六进制打印值的内存地址)
%n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中

3.4 time库

time库的使用
time库：

• 时间获取

  1. .time() 返回计算机内部时间值,浮点数
  2. .ctime() 返回字符串
  3. .gtime() 返回计算机可处理的时间格式

• 时间格式化

1. strftime(tpl,ts)tpl是格式化模板字符串，用来定义输出结果；ts是计算机内部时间变量类型

t = time.gmtime()
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",t);
 
#运行结果
#'2019-09-19 01:25:01'

2. strptime(str, tpl) str是字符串形式的时间值，tpl是格式化模板字符串，用来定义输入效果

timeStr = '2019-09-19 09:30:45'
time.strptime(timeStr, "%Y-%m-%d %H:%M:%S");
 
#运行结果
#time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=9, tm_mday=19, tm_hour=9, tm_min=30, tm_sec=45, tm_wday=3, tm_yday=262, tm_isdst=-1)

• 程序计时

1. 测量时间：perf_counter()返回一个CPU级别的精确时间计数值，单位为秒，由于这个计数值起点不确定，连续调用差值才有意义
2. 产生时间：sleep()拟休眠的时间，单位是秒，可以是浮点数

3.5 实例4 文本进度条

Week4_程序的控制结构

4.1 程序的分支结构

• 单分支结构
  根据判断条件而选择不同向前路径的运行方式
  “如果-则” if<>
• 二分支结构
  根据判断条件结果而选择不同向前路径的运行方式
  “如果-否则” if<> else<>
  紧凑型式
  print("猜{}了".format("对"if guess==99 else "错")
• 多分支结构
  if<> elif<> else<>
• 条件判断与组合
  条件判断 >;<;==;!=等
  条件组合 and;or;no
• 程序的异常处理

try：
    <语句块>
except <异常类型>:
    <语句块>
#异常类型的名字是预定义了
#---------------------
try:
except:
else:
finally

4.2 实例5 身体质量指数

4.3 程序循环结构

• 遍历循环for<循环变量> in <遍历结构>
  字符串、列表、文件、元组、字典也可以遍历
• 无限循环while
• 循环控制保留字break continue
• 循环的高级用法
  循环与else

4.4 random库

• 伪随机数
• 基本随机函数
  seed() 初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间
  #用种子可以使得之后复现时产生的随机数相同
  random() 生成一个[0.0, 1.0)之间的随机小数
  

4.5 实例6 圆周率的计算

Week5_函数和代码复用

5.1 函数的定义和使用

• 函数的理解和定义
  输入（参数）、处理（函数体）和输出（IPO）
• 函数的使用和调用
• 函数的参数传递
  可选参数（，）&可变参数（，*）传递
• 函数的返回值
• 局部变量和全局变量
  ——
  lambda函数，一种匿名函数，一般用于定义一些特殊的参数。

5.2 实例7 七段数码管绘制

5.3 代码复用和函数递归

• 代码复用
• 模块化设计
• 函数递归
  递归：函数定义中调用函数自身的方式。
  链条：计算过程中存在递归链条。
  基例：存在一个或多个不需要再次递归的基例。
  【例】求n的阶乘

5.4 PyInstaller库

Python利用 pyinstaller 打包简明教程

5.5 实例8 科赫雪花小包裹

Week6_组合数据类型

6.1 集合类型及操作

笔记：集合类型和操作

• 集合类型定义
• 集合操作符
• 集合处理方法
• 集合类型应用场景

6.2 序列类型及操作

笔记：序列类型及操作

• 序列类型定义
  包括字符串、列表、元组类型
• 序列处理函数及方法
  s.index(x,i,j) 返回序列s从i开始到j位置中第一次出现元素x的位置
• 元组类型及操作
  1. 元组是一种序列类型，一旦创建就不能被修改；
  2. 使用小括号()或tuple()创建，元素间用逗号 , 分割；
  3. 可以使用或不使用小括号；def func(): return 1,2;
• 列表类型及操作
  1. 列表是一种序列类型，创建后可以随意被修改；
  2. 使用方括号[]或list()创建，元素间用逗号,分割；
  3. 列表中各元素类型可以不同，无长度限制
     

6.3 实例9 基本统计值计算

6.4 字典类型及操作

• 字典类型及定义

字典类型是“映射”的体现

1. 键值对：键是数据索引的扩展key:value；
2. 字典是键值对的集合，键值对之间无序；
3. 采用大括号{}和dict()创建，键值对用冒号:表示；

python中要求字典中的键是不可变的，如字符串、数字或元组；而值则可以取任何数据类型
→数据类型的嵌套问题<笔记>

#<字典变量> = {<键1>:<值1>, ..., <键n>:<值n>}
#<值> = <字典变量>[<键>];
>>> d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"};
>>> d["中国"];
'北京'

• 字典处理函数和方法
  

>>> d = {"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"};
>>> "中国" in d
True
>>> d.keys()
dict_keys(['中国', '美国', '法国'])
>>> d.values();
dict_values(['北京', '华盛顿', '巴黎'])
>>> d.get("中国","伊斯兰堡");
'北京'
>>> d.get("巴基斯坦","伊斯兰堡");
'伊斯兰堡'
>>> d.popitem()
('法国', '巴黎')
>>> d.items();
dict_items([('中国', '北京'), ('美国', '华盛顿'), ('法国', '巴黎')])
>>> list(d.items());#将元祖转换为列表
[('中国', '北京'), ('美国', '华盛顿'), ('法国', '巴黎')]

• 字典类型应用场景
  元素遍历 for k in d

6.5 jieba库

• jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装，安装的语句是：pip install jieba

• 中文文本需要通过分词获得单个的词语

• jieba库提供三种分词模式，分别是精确模式，全模式，搜索引擎模式
  采用.add_word()增加新词

6.6 实例10 文本词频统计

Week7_文件和数据类型的格式化

7.1 文件的使用

• 文件的类型

文件是数据的抽象和集合；
文件是存储在辅助存储器上的数据序列；
文件是数据存储的一种形式；
文件的展现形态——文本文件和二进制文件：本质上，所有文件都是二进制形式存储；形式上，所有文件采用两种方式展示；

• 文件的打开和关闭
  打开 open(<打开路径>,<打开模式>)
  
  操作
  1. 读取
     
  2. 写入
     
     关闭 close()
• 文件内容的读取
• 数据的文件写入

7.2 实例11 自动轨迹绘制

7.3 一维数据的格式化和处理

• 一维数据：
  对应列表、数组和集合等概念
• 二维数据：
  由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式
• 多维数据：
  由一维或二维数据在新维度上扩展形成
• 高维数据
  –
• 理解数据的操作周期：存储、表示、操作
  –
• 一维数据的表示：列表 or 集合
• 一维数据的存储： 用空格分隔、用逗号分割、其他特殊符号
• 一维数据的处理（前两者）
  7.1处有介绍打开和写入操作

1. 读入

#文件内容fname.txt：中国 美国 日本 德国 法国 英国 意大利
txt = open(fname).read()
ls = txt.split(',')
f.close()

2. 写入

    ls = ['中国', '美国', '日本']
    f = open(fname, 'w')#打开文件，执行写操作
    f.write(' '.join(ls))
    f.close()

7.4 二维数据的格式化和处理

• 二维数据的表示：
  一般使用列表类型-二维列表，如：[[1,3,4],[2,6,5],[1,13,2]]
  两层遍历
• CSV数据存储格式
  CSV(Comma-Separated Values)用逗号分隔无空格

csv约定：
如果某个元素缺失，逗号仍要保留
二维数据的表头可以作为数据存储，也可以另行存储
逗号为英文半角逗号，逗号与数据之间无额外空格

• 二维数据的存储
  一般的索引习惯是ls[row][column]先行后列，按行存
• 二维数据的处理

1. 二维数据的读入处理
   #实例11就有用过啦

 #从csv文件中读取数据
    ls = [];
    fo = open(fname)
    for line in fo:
        line = line.replace("\n","");
        ls.append(line.split(","));
    fo.close();

2. 二维数据的写入处理

#将数据写入csv格式的文件
ls = [[], [], []];#二维列表
f = open(fname, 'w');
for item in ls:
    f.write(','.join(item) + "\n");
f.close();

3. 二维数据的逐一处理
   #两层遍历

#采用二层循环
ls = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]];
for row in ls:
    for column in row:
        print(column);

7.5 wordcloud库

wordcloud是优秀的词云展示第三方库，可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云，且词云的绘制形状、尺寸和颜色都可以设定
wordcloud.WordCloud()

import wordcloud
w=wordcloud.WordCloud()
w.generate(txt) 	#向WrodCloud对象w中加载文本txt
w.to_file(filename) 	#将词云输出为图像文件，.png或.jpg格式

配置对象参数

7.6 实例12 政府工作报告

（三）python编程思维

Week8_程序设计方法学

Week9_python计算生态纵览

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43531163/article/details/105017698