Python语言程序设计之程序设计基本方法

发布时间:2025-05-23 17:47:37 发布人:远客网络

一、Python语言程序设计之程序设计基本方法

1、计算机的概念：计算机是根据指令操作数据的设备。

2、功能性，指对数据的操作，表现为数据计算、输入输出处理和结果存储等。

3、可编程性，指根据一系列指令自动地、可预测地、准确地完成操作者的意图。

4、计算机的发展参照摩尔定律，表现为指数方式。

5、计算机硬件所依赖的集成电路规模参照摩尔定律发展，计算机运行速度因此也接近几何级数快速增长，计算机高效支撑的各类运算功能不断丰富发展。

6、摩尔定律 Moore’s Law——计算机发展历史上最重要的预测法则

7、 Intel公司创始人之一戈登·摩尔在1965年提出单位面积集成电路上可容纳晶体管的数量约每两年翻一番，CPU/GPU、内存、硬盘、电子产品价格等都遵循摩尔定律。计算机是当今世界，唯一长达50年有效且按照指数发展的技术领域，计算机深刻改变人类社会，甚至可能改变人类本身，可预见的未来30年，摩尔定律还将持续有效。

8、程序设计是计算机可编程性的体现。

9、程序设计，亦称编程，是深度应用计算机的主要手段，程序设计已经成为当今社会需求量最大的职业技能之一，很多岗位都将被计算机程序接管，程序设计将是生存技能。

10、程序设计语言是一种用于交互(交流)的人造语言。

11、程序设计语言，亦称编程语言，是程序设计的具体实现方式，编程语言相比自然语言更简单、更严谨、更精确，编程语言相比自然语言更简单、更严谨、更精确。

12、编程语言种类很多，但生命力强劲的却不多。编程语言有超过600种，绝大部分都不再被使用。C语言诞生于1972年，它是第一个被广泛使用的编程语言，Python语言诞生于1990年，它是最流行最好用的编程语言。

13、计算机执行源程序的两种方式：编译和解释。

14、源代码：采用某种编程语言编写的计算机程序，人类可读。

15、目标代码：计算机可直接执行，人类不可读(专家除外)。

16、将源代码一次性转换成目标代码的过程。

17、执行编译过程的程序叫作编译器（compiler）。

18、将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行的过程

19、执行解释过程的程序叫做解释器（interpreter）。

20、编译：一次性翻译，之后不再需要源代码（类似英文翻译）。

21、解释：每次程序运行时随翻译随执行（类似实时的同声传译）。

22、根据执行方式不同，编程语言分为两类。

23、静态语言：使用编译执行的编程语言，如C/C++语言、Java语言。

24、脚本语言：使用解释执行的编程语言，如Python语言、JavaScript语言、PHP语言。

25、执行方式不同，优势也各有不同。

26、静态语言：编译器一次性生成目标代码，优化更充分，程序运行速度更快。

27、脚本语言：执行程序时需要源代码，维护更灵活，源代码在维护灵活、跨多个操作系统平台。

28、 P：Process处理，是程序的主要逻辑。

29、输入，程序的输入文件输入、网络输入、控制台输入、交互界面输入、内部参数输入等，输入是一个程序的开始。

30、输出，程序的输出，控制台输出、图形输出、文件输出、网络输出、操作系统内部变量输出等，输出是程序展示运算结果的方式。

31、处理，处理是程序对输入数据进行计算产生输出结果的过程，处理方法统称为算法，它是程序最重要的部分，算法是一个程序的灵魂。

32、一个待解决的问题中，可以用程序辅助完成的部分。

33、计算机只能解决计算问题，即问题的计算部分，一个问题可能有多种角度理解，产生不同的计算部分，问题的计算部分一般都有输入、处理和输出过程。

34、分析问题：分析问题的计算部分，想清楚。

35、划分边界：划分问题的功能边界，规划IPO。

36、编写程序：编写问题的计算机程序，编程序。

37、调试测试：调试程序是正确运行的，运行调试。

38、升级维护：适应问题的升级维护，更新完善。

39、确定IPO：明确计算部分及功能边界。

40、编写程序：将计算求解的设计变成现实。

41、调试程序：确保程序按照正确逻辑能够正确运行。

42、编程体现了一种抽象交互关系、自动化执行的思维模式。计算思维：区别逻辑思维和实证思维的第三种思维模式。能够促进人类思考，增进观察力和深化对交互关系的理解。

43、编程不单纯是求解计算问题。不仅要思考解决方法，还要思考用户体验、执行效率等方面。能够帮助程序员加深对用户行为以及社会和文化的认识。

44、编程能够提供展示自身思想和能力的舞台。让世界增加新的颜色、让自己变得更酷、提升心理满足感。在信息空间里思考创新、将创新变为现实。

45、能够更好地利用计算机解决问题。显著提高工作、生活和学习效率。为个人理想实现提供一种借助计算机的高效手段。

46、程序员是信息时代最重要的工作岗位之一。国内外对程序员岗位的缺口都在百万以上规模。计算机已经渗透于各个行业，就业前景非常广阔。

47、 Q：编程很难学吗？ A：掌握方法就很容易！

48、首先，掌握编程语言的语法，熟悉基本概念和逻辑。其次，结合计算问题思考程序结构，会使用编程套路。最后，参照案例多练习多实践，学会举一反三次。

二、python程序都能做什么

1、从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

2、用 Python写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

3、除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

4、除了爬虫，Python也广泛应用到了 Web端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python的 tornado框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado(Tornado Web Server)，Python常用的 Web框架还有 Flask(Welcome| Flask(A Python Microframework))，Django(The Web framework for perfectionists with deadlines)等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web框架。

5、Python也有很多 UI库，你可以很方便地完成一个 GUI程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI好炫酷，不过搞了好久才在 VC6搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python的时候，我对 GUI已经不感兴趣了)。Python实现 GUI的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python实现的服务器端和客户端程序。

6、人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

7、机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

8、早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

9、而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

10、值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

11、Python的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C改写，Python调用。同时，Python可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。