零基础学 Python(2023 版)
尹会生
太乙人工智能技术合伙人 & 项目总监
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已完结/共 124 讲
结束语 & 结课测试 (2讲)
零基础学 Python(2023 版)
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当前播放: 80|怎样将已有算法改造成符合项目的特定算法?
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课程介绍:这次我们都做了哪些升级?
内容综述:明确学习目的
01|如何配置 Python 开发环境?
02 | 常用 IDE:如何提高开发效率?
03 | 如何站在官方文档的肩膀上自己“造轮子”?
04 | 怎样运行你的第一行代码?
05 | 怎样使用 Gitee 管理你的代码?
06 | 学习编程有问题?去这里找答案!
07|跨越门槛:Python 开发环境总结及实现原理
08 | 修炼基本功:浅析输入输出
09 | 变量:如何让计算机临时存储数据?
10|字符串(上):Python 是如何处理单词的?
11|字符串(下):Python 是如何处理单词的?
12|存储数字应该采用哪种数据类型?
13|何时使用数,何时使用字符串?
14|注释:如何写程序的说明书?
15|小试牛刀:如何制作简单计算器?
16|变量命名规范:如何编写优雅的程序?
17|告别新手村:Python 编程基础知识
18|内置数据类型包括哪几种?
19|列表如何处理同类数据?
20|常见常新:列表的常见操作
21|元组:如何处理一次性数据?
22|常见常新:集合的常见操作
23|字典:如何处理映射类型的数据?
24|常见常新:字典的常见操作(上)
25|常见常新:字典的常见操作(下)
26|小试牛刀:如何利用类型转换实现手机通讯录?(上)
27|小试牛刀:如何利用类型转换实现手机通讯录?(下)
28|常见的内置数据类型都何时使用?
29|避坑指南:内置数据类型的常见错误
30|内置数据类型参考:如何使用官方文档与帮助?
31|再回首:“内置数据类型”单元小结
32|if 语句:数据流程出现分支时,怎样编写程序?
33|match 语句:如何通过 match 关键字来处理程序的分支逻辑?
34|while 循环:需要多次重复执行某段程序时,怎么做?
35|for 循环:如何遍历一个对象里的所有元素?
36|语句嵌套:如何处理多重循环的问题?
37|小试牛刀:如何设计一个飞机大战的程序?
38|避坑指南:判断和循环中的常见错误
39|再回首:“判断循环”单元小结
40|输入:如何接收用户通过键盘输入的数据?
41|格式化输出:如何将执行结果通过屏幕输出?
42|F-strings:如何通过定义好的格式进行输出?
43 | 常见常新:文件的打开
44|文件编码:如何解决不同操作系统的文件乱码问题?
45|常见常新:文件的读写
46|常见常新:文件的关闭
47|小试牛刀:如何使用 Python 合并多个文件?
48|再回首:“输入输出与文件操作”单元小结
49|函数的定义:如何优雅地反复引用同一段代码?
50|函数的参数:怎样实现函数与外部数据通信?
51|函数的参数:当函数操作对象不固定时怎么处理?
52|函数的返回值:如何得到函数的执行结果?
53|小试牛刀:如何利用函数实现电商购物车功能?
54|避坑指南:列表作为参数传递出错了怎么办?
55|高阶函数:函数对象与函数调用的用法区别
56|装饰器:函数嵌套的定义与调用的区别
57|再回首:“函数”单元小结
58|编程思想不同会导致怎样的代码差异?
59|类与实例:如何使用面向对象的思想编写程序?
60|类的继承:如何解决代码重用的问题?
61|类的装饰器:如何改变类方法的功能?
62|小试牛刀:如何开发自动咖啡机?
63|避坑指南:类的常见错误
64|init 方法:如何为对象传递参数?
65|再回首:“类”单元小结
66 | 模块的导入:如何使用其他人编写好的代码功能?
67 | 标准库:Python 默认提供的便捷功能有哪些?
68 | 自定义模块:如何编写一个完整功能?
69 | 第三方模块的使用:如何使用其他人编写的代码?
70 | 小试牛刀:如何使用 Python 为函数求导?
71|再回首:“模块与标准库”单元小结
72|初识异常:异常的产生与分类
73|异常捕获:出现异常时,如何利用程序进行处理?
74|自定义异常捕获:如何定义业务异常?
75|避坑指南:编写捕获异常程序时经常出现的问题
76|再回首:“异常处理”单元小结
77|扩展数据类型:怎样使用更复杂的数据类型?
78|魔术方法:怎样通过类构造自己需要的数据类型?
79|怎样将 Python 和 C++ 结合起来混合编程?
80|怎样将已有算法改造成符合项目的特定算法?
81|设计模式:怎样合理组合多个函数和类?
82|Redis 数据库:怎样使用 NoSQL 数据库?
83|关系型数据库:怎样使用关系型数据库?
84|计算资源充足时,如何通过并行设计提高效率?
85|多进程间如何通信?
86|再回首:“高级数据类型与算法”单元小结
87|理论盘点:数据分析的流程及对应的 Python 库
88|理论盘点:数据采集的方法与 HTTP 协议
89|理论盘点:任务的并行执行原理
90|理论盘点:非规范化数据处理的基础与正则表达式
91|如何获取网页上的数据并存储到文件?
92|小试牛刀:如何将数据进行图形化展示?
93|再回首:“数据分析”单元小结
94|理论盘点:文件类型与对应的 Python 函数库
95|如何批量读取 Excel 文件?
96|如何实现数据的批量格式转换?
97|如何扩展数据类型?
98|再回首:“办公自动化”单元小结
99|理论盘点:Web 客户端与服务端
100|理论盘点:MVC 模型是什么?
101|如何使用Django搭建简单的Web服务器?
102|如何使用Django-admin实现文章上传?
103|如何使用Django实现文章发布?
104|再回首:“Web开发”单元小结
105|理论盘点:人脸识别的一般步骤
106|理论盘点:人脸识别常用的 Python 库有哪些?
107|怎样通过 OpenCV 采集视频信号?
108|如何训练人脸模型?
109|怎样设计人脸识别系统?
110|再回首:“计算机视觉”单元小结
111|聚焦异同:物联网与互联网有啥不一样?
112|理论盘点:基础但不简单的 TCP 协议
113|理论盘点:物模型与模组
114|如何为 ESP32 安装 MicroPython?
115|怎样通过 MQTT 协议构建消息队列?
116|小试牛刀:在 OLED 屏幕和手机远程同时显示室内温度
117|再回首:“物联网”单元小结
118|结束语:人生苦短,我用Pyhon
结课测试|来赴一场满分之约吧!
直播加餐|与AI共同编程,用ChatGPT学Python
直播加餐|用OpenAI API理解Python数据类型
直播加餐|掌握Gradio框架:为 AI Agent 程序定制界面
本节摘要

课后习题
编写一个能够计算 100 以内阶乘的函数,已知 60% 的人经常计算 10 和 100 的阶乘,请在此前提下优化阶乘函数。

课程代码、课件及其他相关资料地址
https://gitee.com/wilsonyin/zero-basics-python

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全部留言(9)

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Matthew
老师,怎么在 Jupyter Lab 上设置查看函数的执行时间?

作者回复: jupyter里的设置菜单,里面有一项叫做“记录执行用时” 把它勾选上之后,重启jupyter即可,(备注:有一些版本需要再安装python的包,可以执行 pip install jupyterlab_execute_time ,目前3.10版本不需要这样做)

2023-01-15
1
朱雯
from functools import lru_cache @lru_cache def factorial(n): if n < 2: return 1 elif n == 10: return 3628800 elif n == 100: return 93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000 else: return n *fabi(n-1) print(factorial(100))
2023-02-05
2
PatrickL
from functools import lru_cache @lru_cache() def factorial(n): if n == 0: return 1 return n*factorial(n-1) print(factorial(100))
2023-01-11
1
acondess
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) # maxsize设置为None表示无限制的缓存大小 def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n - 1) print(factorial(10)) print(factorial(100))
2023-09-22
acondess
# 使用缓存来存储已经计算过的阶乘结果 factorial_cache = {} def factorial(n): # 如果n已经计算过,直接返回缓存中的结果 if n in factorial_cache: return factorial_cache[n] # 计算阶乘 result = 1 for i in range(1, n + 1): result *= i # 将计算结果存入缓存 factorial_cache[n] = result return result print(factorial(10)) print(factorial(100))
2023-09-22
Geek_Mike
# 编写一个能够计算 100 以内阶乘的函数,已知 60% 的人经常计算 10 和 100 的阶乘,请在此前提下优化阶乘函数 def factorial_100(n:int): if n == 10: return 3628800 elif n == 100: return 9.3326215e+157 else: result = 1 for i in range(1, n+1): result *= i return result print(factorial_100(100))
2023-08-17
Greenery
@lru_cache() def funJQ(n): if n==0 or n==1: return 1 return funJQ(n-1)*n funJQ(400)
2023-07-24
yanyu-xin
'''用LRU算法 + 直接使用已知数据 优化算法''' from functools import lru_cache @lru_cache() def factorial(n): n_10 = 3628800 n_100 = 93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000 # N >=100,用100的结果作为初始值 if n >= 100 : if n == 100: return n_100 return n*factorial(n-1) # 10 <= 10 < 100,用10的结果作为初始 if n >= 10: if n == 10: return n_10 return n*factorial(n-1) # 0<= N <10,用0的结果作为初始 if n == 0: return 1 return n*factorial(n-1) print(factorial(101))
2023-03-05
Matthew
from functools import lru_cache @lru_cache() def factorial(n): if n == 1 or n == 0: return 1 elif n == 10: return 3628800; elif n == 100: return 93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000; else: return factorial(n-1) * n n = int(input("请输入:")) print(f"{n}的阶乘是:{factorial(n)}")
2023-01-15
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