3. 无转折不编程,滚雪球学 Python

简介: 3. 无转折不编程,滚雪球学 Python
滚雪球学 Python,目标就是让 Python 学起来之后,越滚越大。

三、无转折不编程

如果程序都是从上到下按照顺序执行,那程序会缺少很多的趣味与转折性,并且会导致程序的编写枯燥无味,针对这种情况,为了实现某些效果,需要代码实现转折,这种转折在程序中就是 流程控制,从 A 可以到 B,也可以到 C。
在流程控制中,你将同步学到 关系运算符逻辑运算符

本篇博客内容较少,因为下一篇要讲列表,那个知识点多,先学点简单的铺垫下。

3.1 关系运算符

在 Python 中关系运算符其实就是比大小的概念,所以要学习的就是大于、小于、等于等内容。

具体关系运算符如下:

关系运算符 含义
> 大于
< 小于
>= 大于等于
<= 小于等于
== 等于
!= 不等于

如果结论为真,关系运算符运算之后返回 True,反之为 False。
写个代码测试下:

a = 1 > 2
print(a) # False
b = 2 > 1
print(b) # True
AI 代码解读

逻辑运算符符号左右两边可以是变量,也可以是任意值,结果返回是布尔值数据类型。该知识点虽然小,但是非常重要。

3.2 逻辑运算符

逻辑运算符在 Python 中有 3 个,分别是 andornot

含有逻辑运算符的式子,最终返回的结果也是布尔值。具体可以参照下述代码:

a = (1 > 2) and (2 > 1)
print(a) # False

b = 2 > 1 or 1 < 2
print(b) # True
AI 代码解读

第一个式子使用的是and逻辑运算符,左侧为 1>2,右侧为 2>1。对于该式子的结果最终获取为 False。

这里存在一个重要的点如下:

  • and 运算符,需要左右都为 True,它最终的结果才为 True,否则都为 False。
  • or 运算符,左右至少需要一个为 True,最终的结果才为 True。
  • not 运算符签好是一个取反操作,原式子为 False,取反之后为 True。

以上内容和关系运算符一样,单纯的看一遍意义不大,需要的是在代码与案例中进行练习,才可以掌握。

3.3 编程中的转折 - 流程控制

流程控制语句也叫做分支语句,所以大家在查找资料的时候,注意一下名字。

3.3.1 if 语句

首先你需要看一眼 if 语句的语法格式,有印象即可。

if (条件判断):
    代码块
AI 代码解读

含义是如果 条件判断 最终的结果是 True,执行 代码块 内容,如果 条件判断 最终结果是 False,不执行 代码块 内容。

在这里你还要学习到 Python 的缩进方式,在 Python 中如何判断代码块是 if 语句的代码区块,是依赖 Tab 键或者是 4个空格 进行判断的。除此之外不要遗漏 if 所在行末尾有个冒号 : 存在哦~。

下面可以看一下实际代码,例如,判断一个人年纪超过 18 岁,输出成年人的代码如下:

age = 20
if (age >= 18):
    print("成年人")
AI 代码解读

上述内容中 age = 20 ,确定大于 18,那么 age>=18 返回的结果为 True,就会执行 if 语句内部的代码块,而如何判断一段代码是否属于 if 语句内部呢,就是通过缩进判断的,具体如图:
image.png

上图红框部分即为 Tab 缩进。缩进的即为 if 内部的代码块,最下面 printif语句 无关。注意缩进的“距离”必须一致,例如下图在 Python 中将会出错。
image.png

缩进是 Python 判断代码块的重要依据,从 if 这里你初次接触到,后面会遍布 Python 整个学习生涯。

刚才代码中 if 后面的空格可以省略,修改代码如下:

age = 20
if age >= 18:
    print("成年人")
    print("我属于上面的 if 语句")

print("我与if语句没有关系")
AI 代码解读

3.3.2 if ... else ... 语句

做为流程控制语句,只要应该有两种可能,一种为真,一种为假,才可以称作有流程,否则从上到下执行就完事了。所以除了 if 语句以外,还有 else 语句,可以理解为当条件为真时执行 if 语句中的代码块内容,当条件为假时执行 else 语句代码块内容。
语法格式如下:

if (条件判断):
    if 的代码块
else:
    else 的代码块
AI 代码解读

完成一个小例子,当年龄大于等于 18 提示成年,小于 18 提示未成年。

age = int(input("请输入你的年龄:"))
if age >= 18:
    print("成年人")
    print("我属于上面的 if 语句")
else:
    print("未成年")
    print("我属于上面的 else 语句")
AI 代码解读

3.3.3 if ... elif ... else ... 语句

当流程控制出现多个可能性时,就需要用到 if ... elif ... else ... 语句了,语法格式如下:

if (条件判断):
    if 代码块
elif (条件判断):
    elif 代码块
else:
    else 代码块
AI 代码解读

该内容最典型的就是根据成绩计算 A、B、C...等级,不过咱不用这个例子,找一个新鲜的,计算 CSDN 作者税收。

800 以内不交税
800 到 4000 交总金额减去800 然后乘以20%
4000 到 20000 的,直接总金额的 16%
AI 代码解读

代码如下:

money = int(input("请输入你的收入:"))

if money <= 800:
    print("不用交税")

elif money > 800 and money <=4000:
    print("交税金额为:",(money-800)*0.2)

elif money>4000 and money<20000:
    print("交税金额为:", money * 0.16)

else:
    print("你挣得太多了,都扣了吧")
AI 代码解读

一定要注意,缩进、缩进、缩进都一样。

3.3.4 if 语句的嵌套

该内容看到代码可以很容易理解,说白了就是 if 语句套 if 语句,只要你能注意好缩进,你可以无限循环下去,多说无用,模仿下述代码,争取运行起来吧。

money = int(input("请输入你的收入:"))

if money <= 800:
    print("不用交税")
    if money > 0:
        print("竟然挣到钱了")
    else:
        print("赔钱了")

elif money > 800 and money <=4000:
    print("交税金额为:",(money-800)*0.2)

elif money>4000 and money<20000:
    print("交税金额为:", money * 0.16)
else:
    if money > 100000000:
        print("挣得超过一个亿了")
    else:
        print("没挣够一个亿")
AI 代码解读

3.4 这篇博客的总结

关系运算符与逻辑运算符会经常与 if 语句配合使用,知识点虽小,但是非常重要。if 语句整体难度不大,但是从本篇博客开始你接触到了 Python 中是依赖缩进进行代码段控制的,这一点是一个非常小的支点,后续 Python 语法的风格都因此而生,同样重要,这样看来这篇博客都重点啦。

最后一碗毒鸡汤

好好学下去 每天都有新打击O(∩_∩)O 哈哈~

相关文章
[oeasy]python081_ai编程最佳实践_ai辅助编程_提出要求_解决问题
本文介绍了如何利用AI辅助编程解决实际问题,以猫屎咖啡的购买为例,逐步实现将购买斤数换算成人民币金额的功能。文章强调了与AI协作时的三个要点:1) 去除无关信息,聚焦目标;2) 将复杂任务拆解为小步骤,逐步完成;3) 巩固已有成果后再推进。最终代码实现了输入验证、单位转换和价格计算,并保留两位小数。总结指出,在AI时代,人类负责明确目标、拆分任务和确认结果,AI则负责生成代码、解释含义和提供优化建议,编程不会被取代,而是会更广泛地融入各领域。
81 28
|
1月前
|
[oeasy]python074_ai辅助编程_水果程序_fruits_apple_banana_加法_python之禅
本文回顾了从模块导入变量和函数的方法,并通过一个求和程序实例,讲解了Python中输入处理、类型转换及异常处理的应用。重点分析了“明了胜于晦涩”(Explicit is better than implicit)的Python之禅理念,强调代码应清晰明确。最后总结了加法运算程序的实现过程,并预告后续内容将深入探讨变量类型的隐式与显式问题。附有相关资源链接供进一步学习。
38 4
在线编程实现!如何在Java后端通过DockerClient操作Docker生成python环境
以上内容是一个简单的实现在Java后端中通过DockerClient操作Docker生成python环境并执行代码,最后销毁的案例全过程,也是实现一个简单的在线编程后端API的完整流程,你可以在此基础上添加额外的辅助功能,比如上传文件、编辑文件、查阅文件、自定义安装等功能。 只有锻炼思维才能可持续地解决问题,只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助,麻烦您点个赞支持一下,还可以收藏起来以备不时之需,有疑问和错误欢迎在评论区指出~
在线编程实现!如何在Java后端通过DockerClient操作Docker生成python环境
Python 高级编程与实战:构建 RESTful API
本文深入探讨了使用 Python 构建 RESTful API 的方法,涵盖 Flask、Django REST Framework 和 FastAPI 三个主流框架。通过实战项目示例,详细讲解了如何处理 GET、POST 请求,并返回相应数据。学习这些技术将帮助你掌握构建高效、可靠的 Web API。
Python 高级编程与实战:构建自动化测试框架
本文深入探讨了Python中的自动化测试框架,包括unittest、pytest和nose2,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。文中详细介绍了各框架的基本用法和示例代码,助力开发者快速验证代码正确性,减少手动测试工作量。学习资源推荐包括Python官方文档及Real Python等网站。
Python 高级编程与实战:构建微服务架构
本文深入探讨了 Python 中的微服务架构,介绍了 Flask、FastAPI 和 Nameko 三个常用框架,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。每个框架都提供了构建微服务的示例代码,包括简单的 API 接口实现。通过学习本文,读者将能够使用 Python 构建高效、独立的微服务。
Python 高级编程与实战:构建分布式系统
本文深入探讨了 Python 中的分布式系统,介绍了 ZeroMQ、Celery 和 Dask 等工具的使用方法,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。ZeroMQ 是高性能异步消息库,支持多种通信模式;Celery 是分布式任务队列,支持异步任务执行;Dask 是并行计算库,适用于大规模数据处理。文章结合具体代码示例,帮助读者理解如何使用这些工具构建分布式系统。
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
Python 高级编程与实战:深入理解设计模式与软件架构
本文深入探讨了Python中的设计模式与软件架构,涵盖单例、工厂、观察者模式及MVC、微服务架构,并通过实战项目如插件系统和Web应用帮助读者掌握这些技术。文章提供了代码示例,便于理解和实践。最后推荐了进一步学习的资源,助力提升Python编程技能。

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等