python有哪些语法元素
发布时间:2025-05-12 22:29:24 发布人:远客网络
一、python有哪些语法元素
1、·严格明确:缩进是语法的一部分,缩进不正确程序运行错误
2、·所属关系:表达代码间包含和层次关系的唯一手段
3、·长度一致:程序内一致即可,一般用4个空格或1个TAB
4、·单行注释:以#开头,其后内容为注释
5、·多行注释:以'''开头和结尾
6、被编程语言内部定义并保留使用的标识符,Python语言有33个保留字。
7、由0个或多个字符组成的有序字符序列
8、·TempStr[0:-1]得到除最后一个字符的字符串(切片)
9、·列表使用[ ]表示,采用逗号,分隔各元素
10、·使用保留字 in判断一个元素是否在列表中
11、由判断条件决定程序运行方向的语句
12、·每个保留字所在行最后存在一个冒号:
13、·冒号及后续缩进用来表示后续语句与条件的所属关系
14、根据输入参数产生不同输出的功能过程,函数采用<函数名>(<参数>)方式使用
15、·input():从控制台获得用户输入的函数
16、·<变量>= input(<提示信息字符串>)
17、·print():以字符形式向控制台输出结果的函数
18、去掉参数最外侧引号并执行余下语句的函数
二、Python编程从入门到实践学习内容包含哪些
【导语】Python编程从入门到实践是分两部分,第一部分是介绍用Python编程所必须了解的基本概念,第二部分是将理论付诸实践,两个部分分别包含的内容很多,那么Python编程从入门到实践学习内容包含哪些呢?接下来就具体了解一下吧。
介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if
语句、类、文件与异常、代码测试等内容;
讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web
应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
3、Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van
Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python源代码同样遵循 GPL(GNU General Public
License)协议。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。
4、常见的一种应用情形是,使用Python快
速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。
以上就是Python编程从入门到实践学习内容,希望对大家能有所帮助,Python常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起,所以想要进行编程学习,Python未尝不是一个很好的选择。
三、python常用到哪些库
Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库:
支持多维数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用,支持比Python更多种类的数值类型,其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型,用于描述相同类型的元素集合,可以使用基于0的索引访问集合中元素。
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数,如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等,可进行插值处理、信号滤波,以及使用C语言加速计算。
基于NumPy的一种工具,为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型,提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法,为时间序列分析提供很好的支持,提供多种数据结构,如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
第一个Python可视化库,有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库,可以很方便地得到数据的大致信息,功能非常强大,但也非常复杂。
利用了Matplotlib,用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
基于R的一个作图库ggplot2,同时利用了源于《图像语法》(The Grammar of Graphics)中的概念,允许叠加不同的图层来完成一幅图,并不适用于制作非常个性化的图像,为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
跟ggplot一样,Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
可以通过Python notebook使用,与Bokeh一样致力于交互图表的制作,但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型,如等值线图、树形图和三维图表。
与Bokeh和Plotly一样,提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式,所有的图表都被封装成方法,且默认的风格也很漂亮,用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图,比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet(一个面向对象编程接口)方可使用。
用图像的方式快速评估数据缺失的情况,可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤,或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
一个高级的Python Web框架,支持快速开发,提供从模板引擎到ORM所需的一切东西,使用该库构建App时,必须遵循Django的方式。
一个套接字通讯底层库,用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接,通过连接发送请求与响应。
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架(microframework),默认配备Jinja模板引擎,也包含其他模板引擎或ORM供选择,适合用来编写API服务(RESTful rervices)。
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架,建立在deferred object之上,一个通过异步架构实现的高性能的引擎,不适用于编写常规的Web Apps,更适用于底层网络。
又称MySQLdb,是Python连接MySQL最流行的一个驱动,很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x,且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发,在Windows平台上的安装非常不友好,经常出现失败的情况,现在基本不推荐使用,取代品为衍生版本。
完全兼容MySQLdb,同时支持Python 3.x,是Django ORM的依赖工具,可使用原生SQL来操作数据库,安装方式与MySQLdb一致。
纯Python实现的驱动,速度比MySQLdb慢,最大的特点为安装方式简洁,同时也兼容MySQL-python。
一种既支持原生SQL,又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系,可有效提高写代码的速度,同时兼容多种数据库系统,如SQLite、MySQL、PostgreSQL,代价为性能上的一些损失。
一种由Python编写的开源跳板机(堡垒机)系统,实现了跳板机的基本功能,包含认证、授权和审计,集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写,界面美观,自动收集硬件信息,支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能,基于SSH协议进行管理,客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理,因完全开源,容易再次开发。
一种用Python开发的自动化监控系统,可监控常用系统服务、应用、网络设备,可在一台主机上监控多个不同服务,不同服务的监控间隔可以不同,同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同,并提供数据可视化界面。
一种用Python开发的硬件管理系统,包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能,主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据,将硬件信息发送至API,API负责将获取的数据保存至数据库中,后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
一种由Python开发的任务调度系统,主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中,一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台,内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流,包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
一个Python的标准GUI库,可以快速地创建GUI应用程序,可以在大多数的UNIX平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统中,Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中。
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块,是Python语言的一套优秀的GUI图形库,允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
一个创建GUI应用程序的工具库,是Python编程语言和Qt的成功融合,可以运行在所有主要操作系统上,包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证,开发人员可以选择GPL和商业许可,从PyQt的版本4开始,GPL许可证可用于所有支持的平台。
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本,提供与PyQt类似的功能,并相容API,但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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