我们一起学Python之——认识Python"规则"

简介: 我们一起学Python之——认识Python"规则"

前言:

开学后,跟预想的一样,开学第一天我们就开了Python,虽然之前早就预料到了,但对于一直学Java的我来说,内心还是有一些涟漪的。总归还是要接受的,还不如振作起来,认真对待。我决定从最简单并且最重要的规则开始,开始我的Python之旅。

我们一起学Python

虽然学习Python,但我的主攻方向还在Java上,python只是学习一些基础,所以我不会像写Java博客那样每个知识点写特别细,我会把重要的规则记录下来,学习抓重点,之前说过,学编程主要学的是编程思想,编程思想是相通的,学好编程思想后,学习新的编程语言,你只需学习那些不一样的部分,比如说一些语法规则,这也是我要记录的重点,好,开始学习。

变量

变量名定义规则:

  1. 变量名只能是字母、数字或下划线的任意组合
  2. 变量名不能以数字开头
  3. 关键字不能声明为变量名,具体的关键字在学习的过程中自然会明白,在这不列举。

注意:Java中我们习惯用驼峰命名法定义变量名,比如说userName,但在Python中,由于一段历史渊源,官方推荐用user_name这种命名方式进行命名,这只是一个提议,只能说建议用这种。

常量

常量即指不变的量,在Python中没有一个专门的语法代表常量, 程序员的约定俗成用变量名全部大写代表常量。比如AGE_OF_BOY=18

注释

单行注释:

#单行注释

多行注释:

"""
多行注释
"""

数据类型

Python3里所有的整数都按int类型处理

int 整数

float 浮点数(小数)

str 字符串

type()函数可以查看变量的数据类型

用命令行查看

按Win+R会弹出一个输入框,接着在输入框中输入cmd,即可进入命令行黑框

用PyCharm编辑器查看

:像Java这样的编程语言里必须在声明变量前先定义好其类型,因此这类编程语言叫强类型语言,而Python则不同,没有这么复杂,因此称为弱类型语言。

字符串

定义:

 

name=" I'm tdxrr "
 name=' tdxrr"ddd" '

注:有引号就是字符串,不论是单引号还是双引号,其表达的意思相同,区别在于在双引号中可以出现单引号,在单引号中可以出现双引号,单引号和双引号只适用于单行的字符串。

段落(多行)

name='''tdxrr
    tdxrr
    tdxrr
  '''

拼接

布尔类型

a=3
b=5

b>a 正确/成立 真 True

b<a 错误/不成立 假 False

列表(数组)

现在我们能看到有刘关张三兄弟的字符串,那现在我们如果我们想单独把关羽提出来该怎么办呢?此时用列表

元素名     刘备    关羽    张飞

下标(索引) 0         1         2

 names=["刘备","关羽","张飞"]


因为列表是通过下标来标记元素位置的,下标从0开始,每添加一个元素,就自动+1.

对列表进行增删改查

现在我要对上面的列表进行操作:

要操作的列表名为names,然后要对它进行增加操作,增加有两种,一种是插入,还有一种是追加。

插入

追加:

混合使用方法(命令嵌套)

结束

暂且到这吧,这些是最基础的,练练就好了。我没有像Java那样写的很详细,但其中的编程思想是一样的,你可以先去 看看我写的Java理解一下编程思想,再回过头来看这个。

相关文章
|
2月前
|
算法 Python
请解释Python中的关联规则挖掘以及如何使用Sklearn库实现它。
使用Python的mlxtend库,可以通过Apriori算法进行关联规则挖掘。首先导入TransactionEncoder和apriori等模块,然后准备数据集(如购买行为列表)。对数据集编码并转换后,应用Apriori算法找到频繁项集(设置最小支持度)。最后,生成关联规则并计算置信度(设定最小置信度阈值)。通过调整这些参数可以优化结果。
85 9
|
2月前
|
算法 Python
关联规则算法及其画图(python
关联规则算法及其画图(python
45 2
|
2月前
|
存储 程序员 C语言
Python变量命名规则
Python变量命名规则
44 0
|
9月前
|
算法 Python
合约/现货量化交易/合约交易/秒合约系统开发dapp技术搭建/Python代码规则示例
合约/现货量化交易/合约交易/秒合约系统开发dapp技术搭建/Python代码规则示例
|
10月前
|
存储 Python
Python的变量命名规则是什么?
Python的变量命名规则是什么?
185 0
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据可视化
基于Python的数据分组技术:将数据按照1, 2, 3规则分为三个列表
基于Python的数据分组技术:将数据按照1, 2, 3规则分为三个列表
21 1
|
2月前
|
算法 数据可视化 搜索推荐
数据分享|Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化
数据分享|Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python机器学习专栏】关联规则学习:Apriori算法详解
【4月更文挑战第30天】Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法,尤其适用于购物篮分析,以发现商品间的购买关联。该算法基于支持度和置信度指标,通过迭代生成频繁项集并提取满足阈值的规则。Python中可借助mlxtend库实现Apriori,例如处理购物篮数据,设置支持度和置信度阈值,找出相关规则。
|
2月前
|
Java 程序员 Python
Python基础知识主要包括其**语法规则、数据类型、控制结构以及函数和模块**等
【4月更文挑战第15天】Python基础知识主要包括其**语法规则、数据类型、控制结构以及函数和模块**等
34 11
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于Apriori关联规则的电影推荐系统(附python代码)
这是一个基于Apriori算法的电影推荐系统概览。系统通过挖掘用户评分数据来发现关联规则,例如用户观看某部电影后可能感兴趣的其他电影。算法核心是逐层生成频繁项集并设定最小支持度阈值,之后计算规则的置信度。案例中展示了数据预处理、频繁项集生成以及规则提取的过程,具体包括用户评分电影的统计分析,如1-5部电影的评分组合。最后,通过Python代码展示了Apriori算法的实现,生成推荐规则,并给出了一个简单的推荐示例。整个过程旨在提高推荐的精准度,基于用户已评分的电影推测他们可能尚未评分但可能喜欢的电影。
185 1
基于Apriori关联规则的电影推荐系统(附python代码)