Python语法元素分析

简介: Python语法元素分析

程序元素

  • 注释

 1.注释是程序员在代码中加入的辅助说明信息,它不能被计算机执行,也不受语法约束,可以在里面写入任何内容。


 2.一般来说,注释用来帮助程序员记录程序设计方法,辅助程序阅读。


 3.注释的两种方法(1)单行注释以#开头(2)多行注释以’’'开头和结尾


  • 缩进

 1个缩进=4个空格

(1)用以在Python中标明代码的层次关系

(2)缩进是Python语言中表明框架的唯一手段


  • 常量与变量

 常量:程序中不发生改变的元素

 变量:程序中值发生改变或者可以发生改变的元素

 在Python语言中,变量或常量使用上基本没有什么区别


  • 命名

 命名:给程序元素关联一个标识符,保证唯一性

 变量和常量都需要一个名字

 命名规则:

(1)大小写字母,数字,下划线的组合,但首字母只能是大小写字母或下划线,不能使用空格

(2)中文等非字母的符号也可以作为名字


  • 表达式

(1)表达式:程序中产生或计算新数据值的一行代码

 Python语言的33个保留字或者操作符可以产生符合语法的表达式

 在使用变量前必须对其赋值,否则编译器报错


(2)空格的使用

 不改变缩进相关的空格数量

 空格不能将命名分割

 增加空格增加程序可读性


(3)字符串操作

 操作符+可以实现两个字符串的连接操作

 字符串可理解为字节序列,若长度为L,第一个字节索引为0或-L,最后一个字节索引为。L-1或-1

 以区间形式获得字符串的子串

 例:

tIndex=“python”tIndex[4]=‘o’tIndex[-4]=‘t’


  • 分支语句

 分支语句:控制程序运行,根据判断条件选择程序执行路径。基本过程如下:

 if<条件1成立>:

 <表示式组1>

 elif<条件2成立>:

 <表达式组2>

 …

 else:

 <表达式组n>


  • 赋值语句

 赋值语句:使用等号给变量赋值

 同步赋值语句:同时给多个变量赋值(先运算右侧N个表达式,然后同时将表达式结果赋给左侧)

 <变量1>,…,<变量n>=<表达式1>,…,<表达式n>


  • 输入函数

 Input()函数从控制台获得用户输入

 <变量>=input(<提示性文字>)

 获得的用户输入以字符串形式保存在<变量>中


  • 输出函数

 print()函数用来输出字符信息,或以字符形式输出变量。

 print()函数可以输出各种类型变量的值。

 print()函数通过%来选择要输出的变量。


  • 循环语句

 循环语句:控制程序运行,根据判断条件或计数条件确定一段程序的运行次数

 计数循环,基本过程如下:

 for i in range(<计数值>):

 <表达式1>,其中变量i用于计数

目录
相关文章
|
2月前
|
缓存 Rust 算法
从混沌到秩序:Python的依赖管理工具分析
Python 的依赖管理工具一直没有标准化,主要原因包括历史发展的随意性、社区的分散性、多样化的使用场景、向后兼容性的挑战、缺乏统一治理以及生态系统的快速变化。依赖管理工具用于处理项目中的依赖关系,确保不同环境下的依赖项一致性,避免软件故障和兼容性问题。常用的 Python 依赖管理工具如 pip、venv、pip-tools、Pipenv、Poetry 等各有优缺点,选择时需根据项目需求权衡。新工具如 uv 和 Pixi 在性能和功能上有所改进,值得考虑。
93 35
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
在现代数据分析中,高维时间序列数据的处理和预测极具挑战性。基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)分析技术应运而生,通过降维和时间序列特性结合,有效应对大规模数据。MFLE利用矩阵分解提取潜在特征,降低计算复杂度,过滤噪声,并发现主要模式。相比传统方法如ARIMA和深度学习模型如LSTM,MFLE在多变量处理、计算效率和可解释性上更具优势。通过合理应用MFLE,可在物联网、金融等领域获得良好分析效果。
74 0
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法:GARCH、GJR-GARCH和HAR模型,基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征,GJR-GARCH引入杠杆效应,HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较,展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
316 66
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
|
2月前
|
并行计算 安全 Java
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
132 16
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
|
2月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
Python时间序列分析工具Aeon使用指南
**Aeon** 是一个遵循 scikit-learn API 风格的开源 Python 库,专注于时间序列处理。它提供了分类、回归、聚类、预测建模和数据预处理等功能模块,支持多种算法和自定义距离度量。Aeon 活跃开发并持续更新至2024年,与 pandas 1.4.0 版本兼容,内置可视化工具,适合数据探索和基础分析任务。尽管在高级功能和性能优化方面有提升空间,但其简洁的 API 和完整的基础功能使其成为时间序列分析的有效工具。
87 37
Python时间序列分析工具Aeon使用指南
|
2月前
|
机器学习/深度学习 运维 数据可视化
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
TSFresh 是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架,支持分类、回归和异常检测等机器学习任务。它通过自动化特征工程流程,处理数百个统计特征(如均值、方差、自相关性等),并通过假设检验筛选显著特征,提升分析效率。TSFresh 支持单变量和多变量时间序列数据,能够与 scikit-learn 等库无缝集成,适用于大规模时间序列数据的特征提取与模型训练。其工作流程包括数据格式转换、特征提取和选择,并提供可视化工具帮助理解特征分布及与目标变量的关系。
93 16
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
|
2月前
|
存储 开发者 Python
python基本语法
Python的基本语法简洁而强大,支持多种编程范式,包括面向对象编程和函数式编程。通过掌握变量和数据类型、操作符、控制结构、函数、类和模块等基本概念,可以有效地编写高效、可读的Python代码。无论是初学者还是经验丰富的开发者,Python都提供了丰富的工具和库来满足各种编程需求。
87 13
|
2月前
|
数据采集 缓存 API
python爬取Boss直聘,分析北京招聘市场
本文介绍了如何使用Python爬虫技术从Boss直聘平台上获取深圳地区的招聘数据,并进行数据分析,以帮助求职者更好地了解市场动态和职位需求。
|
3月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
Python量化投资实践:基于蒙特卡洛模拟的投资组合风险建模与分析
蒙特卡洛模拟是一种利用重复随机抽样解决确定性问题的计算方法,广泛应用于金融领域的不确定性建模和风险评估。本文介绍如何使用Python和EODHD API获取历史交易数据,通过模拟生成未来价格路径,分析投资风险与收益,包括VaR和CVaR计算,以辅助投资者制定合理决策。
143 15
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
165 18

热门文章

最新文章