Python二级小知识点回顾【合集二】

简介: Python二级小知识点回顾【合集二】

目录

知识点一

知识点二

知识点三

知识点四

知识点五

知识点六


知识点一

结构图的作用是什么?

使用结构图描述软件系统的层次和分块结构关系,它反映了整个系统的功能实现以及模块与模块之间的联系与通信,是未来程序中的控制层次体系。

软件系统结构图的复杂程度与它的深度和宽度是成正比的

深度:表示控制的层数。 宽度:表示整体控制跨度(最大模块数的层)

在二级中什么是扇入什么又是扇出呢?

  • 扇入的概念:调用一个给定模块的模块个数。
  • 扇出的概念:一个模块直接调用的其他模块数。

知识点二

在二级中原子模块是什么?

原子模块:树中位于叶子结点的模块

知识点三

软件详细设计的过程中往往需要用到什么方法?请你详细的讲出

软件设计中,常用的过程设计工具有以下三类:

①图形工具:程序流程图、N-S图、PAD图、HIPO图

②表格工具:判定表

③语言工具:PDL(伪码)

知识点四

请你简要描述数据库系统中全局数据逻辑结构

下面就来讲一讲数据库系统的内部结构体系。 数据库三级模式结构包括以下三种:

概念模式、内模式、外模式。

概念模式也就是是数据库系统中全局数据逻辑结构的描述,是全体用户公共数据视图

外模式也被称为子模式或用户模式。它是用户的数据视图,也就是用户所见到的数据模式,它由概念模式推导而出

内模式又称物理模式,它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法

知识点五

1、在树中,结点数为树中所有结点的度之和再加1

2、使用结构图描述软件系统的层次和分块结构关系,它反映了整个系统的功能实现以及模块与模块之间的联系与通信,是未来程序中的控制层次体系。 深度:表示控制的层数。 宽度:表示整体控制跨度(最大模块数的层)。 扇入:调用一个给定模块的模块个数。 扇出:一个模块直接调用的其他模块数。 原子模块:树中位于叶子结点的模块

知识点六

数据可视化和数据分析的第三方库有以下这几种:

  • 数据分析:numpy,scipy,pandas
  • 数据可视化:mayavi,TVTK,matplotliB

开发用户界面方向的第三方库:pyQt5,wxpython,PYGTK

最后来一道真题练练手:

在考生文件夹下存在一个Pythoni源文件PY201.py。请编写代码替换横线,不修改其他代码,实现下面功能1)使用turtle)库和random库,在屏幕上绘制5个彩色的圆:

2)圆的颜色随机从颜色列表color中获取,

3)圆的起始坐标x和y值从范围[-100,100]之间选取,半径从范围[10,30]之间选取。

考生文件夹PY201.py:

import turtle as t
import random as r
color = ['red','green','blue','purple','black']
r.seed(1)
for j in range(__(1)__):
    t.pencolor(color[r.__(2)__])
    t.penup()
    t.goto(__(3)__)
    t.__(4)__
    t.circle(__(5)__)
t.done()

我的分析:

这道题目主要考察的是Python中random库的使用以及模块导入的方法,注意的是randint的基本使用方法一定要熟悉使用

本题答案:

import turtle as t
import random as r
color = ['red','green','blue','purple','black']
r.seed(1)
for j in range(5):
    t.pencolor(color[r.randint(0,4)])
    t.penup()
    t.goto(r.randint(-100,100),r.randint(-100,100))
    t.pendown()
    t.circle(r.randint(10,30))
t.done()

输出结果:


相关文章
|
8天前
|
测试技术 API Python
【10月更文挑战第1天】python知识点100篇系列(13)-几种方法让你的电脑一直在工作
【10月更文挑战第1天】 本文介绍了如何通过Python自动操作鼠标或键盘使电脑保持活跃状态,避免自动息屏。提供了三种方法:1) 使用PyAutoGUI,通过安装pip工具并执行`pip install pyautogui`安装,利用`moveRel()`方法定时移动鼠标;2) 使用Pymouse,通过`pip install pyuserinput`安装,采用`move()`方法移动鼠标绝对位置;3) 使用PyKeyboard,同样需安装pyuserinput,模拟键盘操作。文中推荐使用PyAutoGUI,因其功能丰富且文档详尽。
|
4天前
|
安全 Linux 数据安全/隐私保护
python知识点100篇系列(15)-加密python源代码为pyd文件
【10月更文挑战第5天】为了保护Python源码不被查看,可将其编译成二进制文件(Windows下为.pyd,Linux下为.so)。以Python3.8为例,通过Cython工具,先写好Python代码并加入`# cython: language_level=3`指令,安装easycython库后,使用`easycython *.py`命令编译源文件,最终生成.pyd文件供直接导入使用。
python知识点100篇系列(15)-加密python源代码为pyd文件
|
5天前
|
网络协议 数据库连接 Python
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
【10月更文挑战第4天】Requests 是基于 Python 开发的 HTTP 库,使用简单,功能强大。然而,随着 Python 3.6 的发布,出现了 Requests 的替代品 —— httpx。httpx 继承了 Requests 的所有特性,并增加了对异步请求的支持,支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2,能够发送同步和异步请求,适用于 WSGI 和 ASGI 应用。安装使用 httpx 需要 Python 3.6 及以上版本,异步请求则需要 Python 3.8 及以上。httpx 提供了 Client 和 AsyncClient,分别用于优化同步和异步请求的性能。
python知识点100篇系列(17)-替换requests的python库httpx
|
1天前
|
调度 Python
python知识点100篇系列(20)-python协程与异步编程asyncio
【10月更文挑战第8天】协程(Coroutine)是一种用户态内的上下文切换技术,通过单线程实现代码块间的切换执行。Python中实现协程的方法包括yield、asyncio模块及async/await关键字。其中,async/await结合asyncio模块可更便捷地编写和管理协程,支持异步IO操作,提高程序并发性能。协程函数、协程对象、Task对象等是其核心概念。
|
2天前
|
Java Python
> python知识点100篇系列(19)-使用python下载文件的几种方式
【10月更文挑战第7天】本文介绍了使用Python下载文件的五种方法,包括使用requests、wget、线程池、urllib3和asyncio模块。每种方法适用于不同的场景,如单文件下载、多文件并发下载等,提供了丰富的选择。
|
3天前
|
数据安全/隐私保护 流计算 开发者
python知识点100篇系列(18)-解析m3u8文件的下载视频
【10月更文挑战第6天】m3u8是苹果公司推出的一种视频播放标准,采用UTF-8编码,主要用于记录视频的网络地址。HLS(Http Live Streaming)是苹果公司提出的一种基于HTTP的流媒体传输协议,通过m3u8索引文件按序访问ts文件,实现音视频播放。本文介绍了如何通过浏览器找到m3u8文件,解析m3u8文件获取ts文件地址,下载ts文件并解密(如有必要),最后使用ffmpeg合并ts文件为mp4文件。
|
6天前
|
Java Python
python知识点100篇系列(16)-python中如何获取线程的返回值
【10月更文挑战第3天】本文介绍了两种在Python中实现多线程并获取返回值的方法。第一种是通过自定义线程类继承`Thread`类,重写`run`和`join`方法来实现;第二种则是利用`concurrent.futures`库,通过`ThreadPoolExecutor`管理线程池,简化了线程管理和结果获取的过程,推荐使用。示例代码展示了这两种方法的具体实现方式。
python知识点100篇系列(16)-python中如何获取线程的返回值
|
7天前
|
Python
python知识点100篇系列(14)-分割大文件然后在合并
【10月更文挑战第2天】在工作中,因邮件附件大小限制或网络条件不佳,常需将大文件分割为小文件发送,接收后再合并。Python的文件读写功能可轻松实现此需求,也可借助第三方库filesplit简化操作。安装filesplit后,仅需几行代码即可完成文件的分割与合并,但掌握Python内置方法同样重要。
|
1月前
|
Python
python之基础知识点
python之基础知识点
25 3
|
1月前
|
监控 Python Windows
python知识点100篇系列-pysnooper用于调试
PySnooper是一个便捷的Python调试工具,用于监控代码执行过程及局部变量的变化,替代繁琐的打印语句。作为GitHub上的热门开源项目,它通过装饰器自动记录代码执行细节。安装简便,支持多种平台,可通过pip安装。使用时,只需在目标函数上添加装饰器即可实时查看变量变化或将其记录至日志文件。此外,还支持使用with块对特定代码段进行调试。更多详细信息可参阅其官方使用文档。
python知识点100篇系列-pysnooper用于调试