轻轻松松学会Python入门十:程序设计方法学

发布时间:2023-07-05 10:00

目录

实例13,体育竞技分析

一,自顶向下和自底向上

1,自顶向下(设计)

2,自顶向上(执行)

二,程序总体框架及步骤

Python程序设计思维

一,计算思维与程序设计

1,计算思维:第三种人类思维特征

 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解

基本的程序设计模式

一,IPO模式

二,自顶向下设计

 三,模块化设计

四,配置化设计

该如何学习深入学习编程?

Python第三方库安装

 一,看见更大的Python世界

 Python社区:

二,安装Python第三方库

1,使用pip命令:

2,集成安装方法:

3,文件安装方法:

os库的使用

一,os库基本介绍

二,os库之路径操作

三,os库之进程管理

 四,os库之环境参数

1,获取或改变系统环境信息

 2,获取操作系统环境信息:

实例13,第三方库自动安装脚本

实例13,体育竞技分析

体育竞技分析:模拟N场比赛
计算思维:抽象+自动化
模拟:抽象比赛过程+自动化执行N场比赛
当N越大时,比赛结果分析会越科学
 

比赛规则
- 双人击球比赛: A & B,回合制,5局3胜
- 开始时一方先发球,直至判分,接下来胜者发球
- 球员只能在发球局得分,15分胜一局

一,自顶向下和自底向上

1,自顶向下(设计)

解决复杂问题的有效方法

- 将一个总问题表达为若3 F个小问题组成的形式
- 使用同样方法进一步分解小问题
- 直至,小问题可以用计算机简单明”了的解决

2,自顶向上(执行)

逐步组建复杂系统的有效测试方法

- 分单元测试,逐步组装
- 按照自顶向下相反的路径操作
- 直至,系统各部分以组装的思路都经过测试和验证

二,程序总体框架及步骤

-步骤1:打印程序的介绍性信息
-步骤2:获得程序运行参数: proA, proB, n
-步骤3:利用球员A和B的能力值,模拟n局比赛
-步骤4:输出球员A和B获胜比赛的场次及概率
\"轻轻松松学会Python入门十:程序设计方法学_第1张图片\"

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def printIntro():
    print(\"这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛\")
    print(\"程序运行还需要A和B能力值(以0~1之间的小数表示)\")

def getInputs():
    a = eval(input(\"请输入选手A的能力值: \"))
    b = eval(input(\"请输入选手B的能力值: \"))
    n = eval(input(\"模拟比赛的场次: \"))
    return a,b,n

def printSummary(winA,winB):
    n = winA + winB
    print(\"竞技分析开始,共模拟{}场比赛\".format(n))
    print(\"选手A获胜{}场比赛,占比{:0.1%}\".format(winA,winA/n))
    print(\"选手b获胜{}场比赛,占比{:0.1%}\".format(winB,winB/n))

def gameOver(a,b):
    return a==15 or b==15

def simOneGame(probA,probB):
    scoreA,scoreB = 0,0
    serving = \"A\"
    while not gameOver(scoreA,scoreB):
        if serving == \"A\":
            if random() < probA:
                scoreA += 1
            else:
                serving = \"B\"
        else:
            if random()scoreB:
            winA += 1
        else:
            winB += 1
    return winA,winB

def main():
    printIntro()
    probA,probB,n = getInputs()
    winA,winB = simNGames(n,probA,probB)
    printSummary(winA,winB)

main()

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 理解自顶向下和自底向上
理解自顶向下的设计思维:分而治之
理解自底向.上的执行思维:模块化集成
自顶向下是“系统”思维的简化

Python程序设计思维

一,计算思维与程序设计

1,计算思维:第三种人类思维特征

. 逻辑思维:推理和演绎,数学为代表,A->B B->C A->C 
- 实证思维:实验和验证,物理为代表,引力波<-实验
- 计算思维:设计和构造,计算机为代表,汉诺塔递归

1)抽象和自动化

- 计算思维: Computational Thinking
- 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解
- 计算思维是基于计算机的思维方式

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蒙特卡罗方法:: 

 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解


- 计算思维基于计算机强大的算力及海量数据
- 抽象计算过程,关注设计和构造,而非因果
- 以计算机程序设计为实现的主要手段

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基本的程序设计模式

一,IPO模式

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- 确定IPO:明确计算部分及功能边界
- 编写程序:将计算求解的设计变成现实
- 调试程序:确保程序按照正确逻辑能够正确运行

二,自顶向下设计

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 三,模块化设计

- 通过函数或对象封装将程序划分为模块及模块间的表达
- 具体包括:主程序、子程序和子程序间关系
- 分而治之:一种分而治之、分层抽象、体系化的设计思想

- 紧耦合:两个部分之间交流很多,无法独立存在
- 松耦合:两个部分之间交流较少,可以独立存在
- 模块内部紧耦合、模块之间松耦合

四,配置化设计

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- 引擎+配置:程序执行和配置分离,将可选参数配置化
- 将程序开发变成配置文件编写,扩展功能而不修改程序
- 关键在于接口设计,清晰明了、灵活可扩展

该如何学习深入学习编程?

- 新时代学习方式:明确学习目标+在线课程+教材或教程

- 若以编程为职业:要学出深度


- 若以编程为能力:要学的宽度


- 若以编程为素质:任选一门编程语言,多看几遍教程,多看经典书籍

Python第三方库安装

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 一,看见更大的Python世界

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 Python社区:

- PyPI: Python Package Index 
- PSF维护的展示全球Python计算生态的主站
- 学会检索并利用PyPI,找到合适的第三方库开发程序

二,安装Python第三方库

- 方法1 (主要方法): 使用pip命令
- 方法2:集成安装方法
- 方法3:文件安装方法

1,使用pip命令:

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D:\\>pip install <第三方库名>
- 安装指定的第三方库
 

 D:\\>pip install -U <第三方库名>
- 使用-U标签更新已安装的指定第3方库

D:\\>pip uninstall <第三方库名>
- 卸载指定的第三方库

D: \\>pip download <第三方库名>
-下载但不安装指定的第三方库
 

D:\\>pip show <第三方库名>
- 列出某个指定第3三方库的详细信息
 

D:\\>pip search <关键词>
- 根据关键词在名称和介绍中搜索第3三方库

例子:

pip search blockchain

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D: \\>pip list
- 列出当前系统已经安装的第三方库
 

主要方法,适合99%以上情况
- 适合Windows、Mac和Linux等操作系统
- 未来获取第三方库的方式,目前的主要方式
- 适合99%以上情况,需要联网安装

2,集成安装方法:

集成安装:结合特定Python开发] [具的批量安装
 

Anaconda
https:/ /www.continuum.io
- 支持近800个第三方库
- 包含多个主流工具
- 适合数据计算领域开发
 

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3,文件安装方法:

为什么有些第三方库用pip可以下载,但无法安装?
- 某些第三方库pip\'下载后,需要编译再安装
- 如果操作系统没有编译环境,则能下载但不能安装
- 可以直接下载编译后的版本用于安装吗?

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os库的使用

一,os库基本介绍

os库提供通用的、基本的操作系统交互功能
- os库是Python标准库,包含几百个函数
- 常用路径操作、进程管理、环境参数等几类
 

- 路径操作: os.path子库,处理文件路径及信息
- 进程管理:启动系统中其他程序
- 环境参数:获得系统软硬件信息等环境参数
 

二,os库之路径操作

os.path子库以path为入口,用于操作和处理文件路径
import os. path

import os. path as op

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三,os库之进程管理

OS.system( command)
- 执行程序或命令command
- 在Windows系统中,返回值为cmd的调用返回信息

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 四,os库之环境参数

1,获取或改变系统环境信息

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 2,获取操作系统环境信息:

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实例13,第三方库自动安装脚本

第三方库自动安装脚本


- 需求:批量安装第3三方库需要人工干预,能否自动安装?
- 自动执行pip逐一根据安装需求安装


如何自动执行一个程序?例如: pip?
 

import os
libs = {\"numpy\",\"matplotlib\",\"pillow\",\"sklearn\",\"requests\",\\
        \"beautifulsoup4\",\"wheel\",\"networkx\",\"sympy\",\"django\",\\
        \"flask\",\"werobot\",\"pyqt5\",\"pandas\",\"pyopengl\",\"pypdf2\",\\
        \"docopy\",\"pygame\"}
try:
    for lib in libs:
        os.system(\"pip install \" + lib)
    print(\"successful\")
except:
    print(\"failed somehow\")

自动化脚本+
编写各类自动化运行程序的脚本,调用已有程序
- 扩展应用:安装更多第3三方库,增加配置文件
- 扩展异常检测:捕获更多异常类型,程序更稳定友好
 

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