Python¶

基础工具 ¶

python3.X + IDE（Pycharm or VSCode）+ Anaconda（包管理器）

Python 经常面临的问题是版本环境和包依赖。我们使用 Anaconda 包管理器管理依赖和使用虚拟环境。

Anaconda¶

创建虚拟环境

conda create -n myenv python=3.12.0 #myenv为自定义虚拟环境名称

查看虚拟环境列表

conda env list

切换到指定虚拟环境

conda activate myenv

安装 python 包

conda install numpy

退出虚拟环境

conda deactivate

移除指定虚拟环境

conda remove -n myenv --all

基本语法 ¶

语言特性 ¶

面向对象的解释性计算机程序设计语言简洁性、易读性和可扩展性动态类型系统、强类型

表达式 ¶

数据类型：整数，浮点数，复数，字符串，布尔值，空值数制：0b二进制，0o八进制，0x十六进制（打印其对应的十进制数）

/ 得到浮点型结果（即使运算对象是整数） //浮点数整除结果仍为浮点数整数和浮点数混合运算结果为浮点数乘幂从右往左

字符串比较大小比字母 ASILL 码值 and，or 惰性求值或者逻辑短路 not > and > or

交互式解释器输出的字符串用单引号包裹

>>>'\12'
>>>'\n'
>>>'\x0a'
>>>'\n'
>>>'\141'
>>>'a'

>>>i=3
>>>++i
>>>3
>>>--i
>>>3

>>>[]*3
>>>[]

函数抽象 ¶

科学计算扩展库：NumPy（快速数组处理）、Pandas（数值运算）、Matplotlib（绘图）用“.”记法调用的函数也称方法

变量 ¶

变量将名字和对象关联。赋值操作不实际复制值。名字是对象的引用，不是对象本身。变量名大小写敏感。星号变量名，实现扩展序列赋值。

>>>i,*j=[1,2,3]
>>>i
1
>>>j
[2,3]

纯函数 ¶

divmod() 计算商和余数 complex() 创建值为 real+imagej 的复数 list 根据传入参数创建一个新的列表 int 可以带另一个参数，表示进制 bin(),oct(),hex() 返回字符串 sum 求列表的和 abs() 对象为复数，返回模长 add，sub，mul，truediv，floordiv 中缀运算符

>>>float()
0.0
>>>complex()
0j
>>>str()
'None'
>>>list()
[]
>>>int(True)
1
>>>bool([])
False
>>>bin(12)
‘0b1100’
#bin参数为int

id() 显示对象的地址格式化输入输出

>>>x=3.14159
>>>y=2*x*3
>>>print("{0:.2f}{1:.2f}".format(x,y))
3,14  18.85
>>>print("这是字符串输出格式{:5d}".format(123))
这是字符串输出格式  123
#默认右对齐，不能用于字符串

非纯函数 ¶

print() 函数缺省执行一次即换行（返回值 None）

程序结构 ¶

列表推导式

>>>[1/i if i%2==1 else -1/i for i in range(1,50) if i%2==1]

算法设计 ¶

算法是求解问题步骤的有序集合，产生结果并在有限时间内结束（确定性、有穷性、有效性）

结构化设计：程序结构有顺序结构、分支结构，循环结构；程序设计自顶向下进行分类：数值计算、非数值计算方法：迭代、递归、排序、查找

求解斐波那契数列迭代

def fibs(n):
    result=[0,1]
    for i in range(n-2):
        result.append(result[-2]+result[-1])
    return result

递归

def fib(n):
    if n==0 or n==1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)+fib(n-2)

递归优化

def fib(n):
    a=[1,1]
    n=n-2
    while n>0:
        a.append(a[-1]+a[-2])
        n-=1
    return a[-1]

递归 ¶

def count_change(amount):
    """Return the number of ways to make change for amount.

    >>> count_change(7)
    6
    >>> count_change(10)
    14
    >>> count_change(20)
    60
    >>> count_change(100)
    9828
    """
    "*** YOUR CODE HERE ***"
    import math
    def process(amount, upper):
        if amount == 0 or upper == 1:
            return 1
        if amount < 0:
            return 0
        return process(amount-upper, upper) + process(amount, upper // 2)
    return process(amount, pow(2, round(math.log2(amount))))

def make_anonymous_factorial():
    """Return the value of an expression that computes factorial.

    >>> make_anonymous_factorial()(5)
    120
    >>> from construct_check import check
    >>> # ban any assignments or recursion
    >>> check(HW_SOURCE_FILE, 'make_anonymous_factorial', ['Assign', 'AugAssign', 'FunctionDef', 'Recursion'])
    True
    """
    # return 'YOUR_EXPRESSION_HERE'
    return (lambda f:lambda x: f(f,x))(lambda f,x:1 if x == 1 else  x*f(f,(x - 1)))

>>>make_anonymous_factorial()(4)
24

选择排序：找到最小数与第一个位置交换，以此类推冒泡排序：比较相邻的元素，若第一个比第二个大则交换位置顺序查找：从列表第一个元素开始折半查找：对大小有序的列表从中间位置查找（迭代或递归思想实现）

算法方法学 ¶

贪心：可行性、局部最优、不可取消性（找零钱问题）

分治：递归求解子问题，从小问题的解构建大问题的解（金块问题）

动态规划：大问题分解为若干子问题，子问题具有重叠，将子问题的解存放在表中，通过查表解决问题（核心以空间换时间）（背包问题）

回溯：分步解决问题，可取消前几步的计算（递归实现）（八皇后问题）

数据结构 ¶

定义：逻辑结构、存储结构、对数据的操作结构形式：链、表、堆、队、树、图基本数据结构：线性结构、树状结构、网状结构