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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结束语 & 结课测试 (2讲)
零基础学 Python(2023 版)
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当前播放: 86|再回首:“高级数据类型与算法”单元小结
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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

你好,我是尹会生。

这一章,我用了大量篇幅为你介绍了 Python 与其周边程序之间互相访问的基本方法。总体来说分为三个主要策略:利用魔术方法封装有自己特性的对象,利用设计模式扩充对象间的关系,利用数据库持久化数据存储。接下来我们一起来回顾一下它们的主要特点和实现方法。

魔术方法

对程序员来说,实现业务需求时,总是缺少一个恰当的数据类型来描述业务数据。因为无论是基础数据类型还是 collections 扩展数据类型,都不足以体现业务的复杂程度,因此通常采用 JSON、XML 等数据交换格式,连接业务和 Python 数据类型。

JSON 可以很贴切地描述业务数据,而将 JSON 交给 Python 处理时,只使用基础数据类型,进行排序、数据筛选、数据修改等操作的时候,就显得力不从心了。这时就需要我们通过魔术方法封装一个特殊的 Python 对象来描述业务。因为 Python 语言,还有它的语法本身没有接口,所以这些魔术方法就作为对象的接口被其他对象调用。

相信这样描述你会觉得很抽象,所以这里我用一个扑克游戏的例子,为你讲解一下魔术方法的作用。

我想为一个游戏定义两副扑克牌,这时如果采用基本的数据类型无法体现出“红桃、黑桃、方片、梅花”以及“JQKA”。因此,我们可以采用 collections 来定义一个复合数据类型。

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全部留言(6)

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Zhaohong
请问,如果有一个业务,需要最大化的利用计算机的cpu资源。那应该是要用多进程,这样才能用到多核吧?但是到了每个核里,又需要用多线程才能去最大化的利用这个核吧,是应该这样去实现吗?先多进程,然后在每个进程里再多线程?

作者回复: 你的结论是对的,但是不唯一。 首先大量利用多核处理器,是要用多进程的方式,毕竟多线程没办法跨越物理和逻辑CPU。是否在每个进程里使用多线程,要看每个进程的任务情况,如果需要并行执行程序,那么多线程的确要比单进程单线程快,但是如果是进行连续的计算,多线程就没有自己的优势了,毕竟创建和销毁线程,解决线程冲突和线程间的切换也是需要一定的CPU开销的。 所以结论是跨越多个CPU必须要多进程,每个进程根据业务场景不同,使用单进程单线程或者创建多线程或者创建协程来充分利用CPU资源

2023-04-25
Cy23
self.cards = [allcards(r, s) for r in self.allRranks for s in self.colors] + [allcards('joke', s) for s in self.jokes] allRranks多打了个r

编辑回复: 感谢指正,已更新🌹

2023-01-29
Geek_631607
在开发电脑装机模拟器程序时,你可能需要为电脑的各个组件定义相应的对象。例如,你可以定义一个 `Computer` 类,它包含了如 `CPU`、`GPU`、`Memory`、`HardDrive` 等组件的对象。每个组件类可以包含该组件的属性,如品牌、型号、性能参数等。 以下是一个简单的示例: ```python class Computer: def __init__(self, cpu, gpu, memory, hard_drive): self.cpu = cpu self.gpu = gpu self.memory = memory self.hard_drive = hard_drive class CPU: def __init__(self, brand, model, speed): self.brand = brand self.model = model self.speed = speed # 类似地,你可以为 GPU、Memory、HardDrive 等组件定义类 ``` 如果需要将这些信息持久化存储到 MySQL 数据库中,你可以为每个组件类创建一个对应的表,表中的字段对应组件的属性。例如,`cpu` 表可以包含 `brand`、`model` 和 `speed` 等字段。你还需要一个 `computer` 表来存储每台电脑的信息,它可以包含指向各个组件的外键。 以下是一个可能的数据库设计: - `cpu` 表: - `id`(主键) - `brand` - `model` - `speed` - `computer` 表: - `id`(主键) - `cpu_id`(外键,指向 `cpu` 表) - `gpu_id`(外键,指向 `gpu` 表) - `memory_id`(外键,指向 `memory` 表) - `hard_drive_id`(外键,指向 `hard_drive` 表) 请注意,这只是一个基本的设计,你可能需要根据实际需求进行调整,例如添加更多的组件类和数据库字段,或者处理组件之间的关系(如一台电脑可以有多个硬盘)。 .
2023-12-11
760418
self.cards = [allcards(r, s) for r in self.allRranks for s in self.colors] + [allcards('joke', s) for s in self.jokes]
2023-12-06
MarkG
电脑组件包括:主板、cpu、内存、显卡、电源、机箱、显示器、鼠标、键盘 每个电脑组件包括:品牌、名称、型号、价格、颜色、描述 id:自增整数 品牌:varchar 名称:varchar 型号:varchar 价格:float 颜色:varchar 描述:varchar
2023-10-25
Geek_Mike
一、电脑组件对象 1. 包含属性:组件类型id、组件类型名称、品牌、型号、描述、价格 [{‘001’:’cpu’, ‘brand’:’intel’, ‘model’:’xxx’, ‘description’:’xxx’, ‘price’:’xxx’}, {}, {}…] 2. 包含方法:添加组件描述、删除组件描述、增加组件数量、减少组件数量、安装组件、移除组件、完成装机和展示 二、MySQL字段 电脑组件表,包含:组件类型id、组件类型名称、品牌、型号、描述、价格
2023-09-01
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