中国大学MOOCPython语言程序设计（北京理工大学）第7-9周学习笔记和课后练习

第7周 文件和数据格式化

7.1 文件的使用

文件的使用方式：打开-操作-关闭
文件路径：
绝对路径和相对路径
文本文件&二进制文件，open( , )和.close()
文件内容的读取：.read() .readline() .readlines()
数据的文件写入：.write() .writelines() .seek()

文件的逐行操作

#一次读入，分行处理
frame=input("请输入想要打开的文件名称：")
f=open(frame,"r")
for line in f.readlines():
    print(line)
f.close()

#分行读入，逐行处理（更好）
frame=input("请输入想要打开的文件名称：")
f=open(frame,"r")
for line in f:
    print(line)
f.close()

#将一个元素全为字符串的列表写入文件
#没有换行
<f>.writelines(lines)

7.2 实例11: 自动轨迹绘制

理解方法思维

自动化思维：数据和功能分离，数据驱动的自动运行
接口化设计：格式化设计接口，清晰明了
二维数据应用：应用维度组织数据，二维数据最常用

应用问题的扩展
扩展接口设计，增加更多控制接口
扩展功能设计，增加弧形等更多功能
扩展应用需求，发展自动轨迹绘制到动画绘制

# coding:utf-8
import turtle
turtle.title("自动轨迹绘制")
turtle.setup(800, 600,0,0)
turtle.pencolor("red")
turtle.pensize(5)
datals=[]
f=open("data.txt",encoding="UTF-8")
for line in f:
    line=line.replace("\n","")
    datals.append(list(map(eval,line.split(","))))
f.close()
for i in range(len(datals)):
    turtle.pencolor(datals[i][3],datals[i][4],datals[i][5])
    turtle.fd(datals[i][0])
    if datals[i][1]:
        turtle.right(datals[i][2])
    else:
        turtle.left(datals[i][2])

7.3 一维数据的格式化和处理

数据的维度：一维、二维、多维、高维
一维数据的表示：列表类型(有序)和集合类型(无序)
一维数据的存储：空格分隔、逗号分隔、特殊符号分隔
一维数据的处理：字符串方法 .split() 和 .join()

7.4 二维数据的格式化和处理

二维数据的表示：列表类型，其中每个元素也是一个列表
CSV格式：逗号分隔表示一维，按行分隔表示二维

二维数据的处理：for循环+.split()和.join()

#二维数据处理
fo=open(frame)
ls=[]
for line in fo:
    ls.append(list(line.replace("\n","").split(",")))

#数据写入CSV格式的文件
ls=[[],[],[]]
f=open(frame,"w")
for item in ls:
    f.write(",".join(item)+"\n")
f.close()

#采用二层循环逐一处理
ls=[[1,2],[3,4],[5,6]]
for row in ls:
    for column in row:
        print(column)

7.5 模块6: wordcloud库的使用

wordcloud 库常规方法
步骤1：配置对象参数
步骤2：加载词云文本
步骤3：输出词云文件

import wordcloud
c = wordcloud.WordCloud()
c.generate(“wordcloud by Python”)
c.to_file(“pywordcloud.png”)

#中文词云需要分词
import wordcloud
import jieba
txt = "程序设计语言是计算机能够理解和识别用户操作意图的一种交互体系，它按照特定规则组织计算机指令，使计算机能够自动进行各种运算处理。"
w = wordcloud.WordCloud(width=500,font_path="msyh.ttc",height=400,background_color='white')
w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt)))
w.to_file("pywcloud.png")

7.6 实例12: 政府工作报告词云

#GovRptWordCloudv2.py
import jieba
import wordcloud
from imageio import imread
mask = imread("fivestar.png")
f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="utf-8")
t = f.read()
f.close()
ls = jieba.lcut(t)
txt = " ".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud( font_path = "msyh.ttc", mask = mask,
width = 1000, height = 700, background_color = "white")
w.generate(txt)
w.to_file("grwordcloud.png")

单元测试

1.文件行数

打印输出附件文件的有效行数，注意：空行不计算为有效行数。
附件为：latex.log
for line in f方式获得的每行内容（在变量line中）包含换行符，所以，要通过strip()函数去掉换行符后再进行统计。这里，空行指没有字符的行。

f = open("latex.log")
s = 0
for line in f:
    line = line.strip('\n')
    if len(line) == 0:
        continue
    s += 1
print("共{}行".format(s))

2.文件字符分布

使用 ord(‘a’)+i 配合 range()函数 可以遍历一个连续的字符表。

f = open("latex.log")
cc = 0
d = {
     }
for i in range(26):
    d[chr(ord('a')+i)] = 0
for line in f:
    for c in line:
        d[c] = d.get(c, 0) + 1
        cc += 1
print("共{}字符".format(cc), end="")
for i in range(26):
    if d[chr(ord('a')+i)] != 0:
        print(",{}:{}".format(chr(ord('a')+i), d[chr(ord('a')+i)]), end="")

3.文件独特行数

统计附件文件中与其他任何其他行都不同的行的数量，即独特行的数量。
需要"去重"功能，请使用集合类型。
ls.remove()可以去掉某一个元素，如果该行是独特行，去掉该元素后将不在集合t中出现。
找到不同行数，那就要用每一行分别和出它以外剩余所有行比较，然后如果剩余所有行中有和它相同的行，那么它就不是独特行，需要跳过。

f = open("latex.log")
ls = f.readlines()
s = set(ls)
for i in s:
    ls.remove(i)
t = set(ls)
print("共{}独特行".format(len(s)-len(t)))

4.CSV格式列变换

附件是一个CSV文件，请将每行按照列逆序排列后输出，不改变各元素格式（如周围空格布局等）。

f = open("data.csv")
for line in f:
    line = line.strip("\n")
    ls = line.split(",")
    ls = ls[::-1]
    print(",".join(ls))
f.close()

5.CSV格式数据清洗

该CSV文件的每个数据中不包含空格，因此，可以通过替换空格方式来清洗。如果数据中包含空格，该方法则不适用。

f = open("data.csv")
s = f.read()
s = s.replace(" ","")
print(s)
f.close()

文本的平均列数

for line in f获取的line包含每行最后的换行符（\n），所以，去掉该换行符进行统计。

f=open("latex.log")
s=0
count=0
for line in f:
    line=line.strip("\n")
    if line=="":
        continue
    s+=len(line)
    count+=1
print(round(s/count))

2.CSV格式清洗与转换

使用strip()方法去掉每行最后的回车，使用replace()去掉每行元素两侧的空格。

f=open("data.csv")
ls=f.readlines()
ls=ls[::-1]
lt=[]
for line in ls:
    line=line.strip("\n")
    line=line.replace(" ","")
    lt=line.split(",")
    lt=lt[::-1]
    print(";".join(lt))
f.close()

第8周 程序设计方法学

8.1 实例13: 体育竞技分析

自顶向下
解决复杂问题的有效方法

• 将一个总问题表达为若干个小问题组成的形式
• 使用同样方法进一步分解小问题
• 直至，小问题可以用计算机简单明了的解决

自底向上
逐步组建复杂系统的有效测试方法

• 分单元测试，逐步组装
• 按照自顶向下相反的路径操作
• 直至，系统各部分以组装的思路都经过测试和验证

注意点

代码：

# coding:utf-8
from random import random
def printIntro():
    print("这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛")
    print("程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数表示）")
def getInputs():
    a=eval(input("请输入选手A的能力值(0-1):"))
    b= eval(input("请输入选手B的能力值(0-1):"))
    n= eval(input("模拟比赛的场次:"))
    return a,b,n
def simNGames(n,probA,probB):
    winsA,winsB=0,0
    for i in range(n):
        scoreA,scoreB=simOneGame(probA,probB)
        if scoreA > scoreB:
            winsA+=1
        else:
            winsB+=1
    return winsA,winsB
#比赛结束
def gameOver(a,b):
    return a==15 or b==15
#模拟一局比赛
def simOneGame(probA,probB):
    scoreA,scoreB=0,0
    #发球
    serving="A"
    while not gameOver(scoreA,scoreB):
        if serving=="A":
            if random()<probA:
                scoreA+=1
            else:
                serving="B"
        else:
            if random()<probB:
                scoreB+=1
            else:
                serving="A"
    return scoreA,scoreB


#根据A,B获胜场次，打印相关信息
def printSummary(winsA,winsB):
    n=winsA+winsB
    print("竞技分析开始，共模拟{}场比赛".format(n))
    print("选手A获胜{}场比赛，占比{:0.1%}".format(winsA,winsA/n))
    print("选手B获胜{}场比赛，占比{:0.1%}".format(winsB, winsB/n))
def main():
    #打印介绍信息，获得用户体验
    printIntro()
    #通过getInputs函数获得球员A,B的能力值以及比赛场次
    proA,proB,n=getInputs()
    #通过simNGames函数
    winA,winB=simNGames(n,proA,proB)
    printSummary(winA,winB)

main()

8.2 Python程序设计思维

计算思维：抽象计算过程和自动化执行
计算思维与程序设计

• 计算生态与Python语言
• 用户体验与软件产品
• 基本的程序设计模式

计算生态：竞争发展、相互依存、快速更迭

用户体验：方法1进度展示、方法2异常处理等

IPO、自顶向下、模块化、配置化、应用开发的四个步骤

注意点

8.3 Python第三方库安装

PyPI：Python Package Index
pip命令的各种用法

Anaconda集成开发工具及安装方法
UCI页面的“补丁”安装方法
链接：添加链接描述

注意点

8.4 模块7: os库的基本使用

OS 库环境参数
常用路径操作、进程管理、环境参数等几类。

函数 描述
os库之进程管理：

os库之环境参数：

os.chdir(path) 修改当前程序操作的路径
os.getcwd() 返回程序的当前路径
os.getlogin() 获得当前系统登录用户名称
os.cpu_count() 获得当前系统的CPU数量
os.urandom(n) 获得n个字节长度的随机字符串，通常用于加解密运算

注意点

8.5 实例14: 第三方库自动安装脚本

编写各类自动化运行程序的脚本，调用已有程序
扩展应用：安装更多第三方库，增加配置文件
扩展异常检测：捕获更多异常类型，程序更稳定友好

注意点

#第三方库自动安装脚本
import os
libs = {
     "numpy","matplotlib","pillow","sklearn","requests",\
"jieba","beautifulsoup4","wheel","networkx","sympy",\
"pyinstaller","django","flask","werobot","pyqt5",\
"pandas","pyopengl","pypdf2","docopt","pygame"}
try:
    for lib in libs:
        os.system("pip install " + lib)
    print("Successful")
except:
    print("Failed Somehow")

自动化脚本+ - 编写各类自动化运行程序的脚本，调用已有程序

• 扩展应用：安装更多第三方库，增加配置文件
• 扩展异常检测：捕获更多异常类型，程序更稳定友好

单元测试

1.英文字符的鲁棒输入

遍历字符的方式实现，通过约束字母表达到鲁棒效果。

# 1.英文字符的鲁棒输入
alpha = []
for i in range(26):
    alpha.append(chr(ord('a') + i))
    alpha.append(chr(ord('A') + i))
s = input()
for c in s:
    if c in alpha:
        print(c, end="")

2.数字的鲁棒输入

s=input()
try:
    if complex(s)==complex(eval(s)):
        print(eval(s)**2)
except:
    print("输入有误")

第9周 Python计算生态概览

9.1 从数据处理到人工智能

Numpy: 表达N维数组的最基础库

import numpy as np
def npSum():
    a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
    b = np.array([9, 8, 7, 6, 5])
    c = a ** 2 + b ** 3
    return c
print(npSum())

-Python库之数据分析

- Python库之数据可视化

Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库

• 提供了超过100种数据可视化展示效果
• 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果
• Python最主要的数据可视化功能库，基于Numpy开发

Seaborn: 统计类数据可视化功能库

• 提供了一批高层次的统计类数据可视化展示效果
• 主要展示数据间分布、分类和线性关系等内容
• 基于Matplotlib开发，支持Numpy和Pandas

Mayavi：三维科学数据可视化功能库

• 提供了一批简单易用的3D科学计算数据可视化展示效果
• 目前版本是Mayavi2，三维可视化最主要的第三方库
• 支持Numpy、TVTK、Traits、Envisage等第三方库

- Python库之文本处理

PyPDF2：用来处理pdf文件的工具集

• 提供了一批处理PDF文件的计算功能
• 支持获取信息、分隔/整合文件、加密解密等
• 完全Python语言实现，不需要额外依赖，功能稳定

from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileMerger
merger = PdfFileMerger()
input1 = open("document1.pdf", "rb")
input2 = open("document2.pdf", "rb")
merger.append(fileobj = input1, pages = (0,3))
merger.merge(position = 2, fileobj = input2, pages = (0,1))
output = open("document-output.pdf", "wb")
merger.write(output)

NLTK：自然语言文本处理第三方库

• 提供了一批简单易用的自然语言文本处理功能
• 支持语言文本分类、标记、语法句法、语义分析等
• 最优秀的Python自然语言处理库

from nltk.corpus import treebank
t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
t.draw()

Python-docx：创建或更新Microsoft Word文件的第三方库

• 提供创建或更新.doc .docx等文件的计算功能
• 增加并配置段落、图片、表格、文字等，功能全面

from docx import Document
document = Document()
document.add_heading('Document Title', 0)
p = document.add_paragraph('A plain paragraph having some ')
document.add_page_break()
document.save('demo.docx')

- Python库之机器学习

Scikit-learn：机器学习方法工具集

• 提供一批统一化的机器学习方法功能接口
• 提供聚类、分类、回归、强化学习等计算功能
• 机器学习最基本且最优秀的Python第三方库

TensorFlow：AlphaGo背后的机器学习计算框架

• 谷歌公司推动的开源机器学习框架
• 将数据流图作为基础，图节点代表运算，边代表张量
• 应用机器学习方法的一种方式，支撑谷歌人工智能应用

import tensorflow as tf
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
res = sess.run(result)
print('result:', res)

MXNet：基于神经网络的深度学习计算框架

• 提供可扩展的神经网络及深度学习计算功能
• 可用于自动驾驶、机器翻译、语音识别等众多领域
• Python最重要的深度学习计算框架

9.2 实例15: 霍兰德人格分析雷达图

通用雷达图绘制：matplotlib库

• 专业的多维数据表示：
• numpy库 - 输出：雷达图

# -*- coding: utf-8 -*-
#HollandRadarDraw
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)',
                         '企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)'])
data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88],
[0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30],
[0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30],
[0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40],
[0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28],
[0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) #数据值
data_labels = ('艺术家','实验员','工程师','推销员','社会工作者','记事员')
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
fig = plt.figure(facecolor="white")
plt.subplot(111, polar=True)
plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1, alpha=0.2)
plt.fill(angles,data, alpha=0.25)
plt.thetagrids(angles*180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2)
plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20)
legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='large')
plt.grid(True)
plt.savefig('holland_radar.jpg')
plt.show()

总结：

目标 + 沉浸 + 熟练
编程的目标感：寻找感兴趣的目标，寻(wa)觅(jue)之
编程的沉浸感：寻找可实现的方法，思(zuo)考(mo)之
编程的熟练度：练习、练习、再练习，熟练之

9.3 从Web解析到网络空间

- Python库之网络爬虫

Requests: 最友好的网络爬虫功能库

• 提供了简单易用的类HTTP协议网络爬虫功能
• 支持连接池、SSL、Cookies、HTTP(S)代理等
• Python最主要的页面级网络爬虫功能库

import requests
r = requests.get('https://api.github.com/user',
auth=('user', 'pass'))
r.status_code
r.headers['content-type']
r.encoding
r.text

Scrapy: 优秀的网络爬虫框架

• 提供了构建网络爬虫系统的框架功能，功能半成品
• 支持批量和定时网页爬取、提供数据处理流程等
• Python最主要且最专业的网络爬虫框架

pyspider: 强大的Web页面爬取系统

• 提供了完整的网页爬取系统构建功能
• 支持数据库后端、消息队列、优先级、分布式架构等
• Python重要的网络爬虫类第三方库

- Python库之Web信息提取

Beautiful Soup: HTML和XML的解析库

• 提供了解析HTML和XML等Web信息的功能
• 又名beautifulsoup4或bs4，可以加载多种解析引擎
• 常与网络爬虫库搭配使用，如Scrapy、requests等

Re: 正则表达式解析和处理功能库

• 提供了定义和解析正则表达式的一批通用功能
• 可用于各类场景，包括定点的Web信息提取
• Python最主要的标准库之一，无需安装

Python-Goose: 提取文章类型Web页面的功能库

• 提供了对Web页面中文章信息/视频等元数据的提取功能
• 针对特定类型Web页面，应用覆盖面较广
• Python最主要的Web信息提取库

from goose import Goose
url = 'http://www.elmundo.es/elmundo/2012/10/28/espana/1351388909.html'
g = Goose({
     'use_meta_language': False, 'target_language':'es'})
article = g.extract(url=url)
article.cleaned_text[:150]

- Python库之Web网站开发

Django: 最流行的Web应用框架

• 提供了构建Web系统的基本应用框架
• MTV模式：模型(model)、模板(Template)、视图(Views)
• Python最重要的Web应用框架，略微复杂的应用框架
  
  Pyramid: 规模适中的Web应用框架
• 提供了简单方便构建Web系统的应用框架
• 不大不小，规模适中，适合快速构建并适度扩展类应用
• Python产品级Web应用框架，起步简单可扩展性好

from wsgiref.simple_server import make_server
from pyramid.config import Configurator
from pyramid.response import Response
def hello_world(request):
	return Response('Hello World!')
if __name__ == '__main__':
	with Configurator() as config:
	config.add_route('hello', '/')
	config.add_view(hello_world, route_name='hello')
	app = config.make_wsgi_app()
	server = make_server('0.0.0.0', 6543, app)
	server.serve_forever()

Flask: Web应用开发微框架

• 提供了最简单构建Web系统的应用框架
• 特点是：简单、规模小、快速
• Django > Pyramid > Flask

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
	return 'Hello, World!'

- Python库之网络应用开发

WeRoBot: 微信公众号开发框架

• 提供了解析微信服务器消息及反馈消息的功能
• 建立微信机器人的重要技术手段

import werobot
robot = werobot.WeRoBot(token='tokenhere') @robot.handler
def hello(message):
	return 'Hello World!'

aip: 百度AI开放平台接口

• 提供了访问百度AI服务的Python功能接口
• 语音、人脸、OCR、NLP、知识图谱、图像搜索等领域
• Python百度AI应用的最主要方式

MyQR: 二维码生成第三方库

• 提供了生成二维码的系列功能
• 基本二维码、艺术二维码和动态二维码

总结：

• Requests、Scrapy、pyspider
• Beautiful Soup、Re、Python-Goose
• Django、Pyramid、Flask
• WeRobot、aip、MyQR

9.4 从人机交互到艺术设计

- Python库之图形用户界面

PyQt5: Qt开发框架的Python接口

• 提供了创建Qt5程序的Python API接口
• Qt是非常成熟的跨平台桌面应用开发系统，完备GUI
• 推荐的Python GUI开发第三方库

wxPython: 跨平台GUI开发框架

• 提供了专用于Python的跨平台GUI开发框架
• 理解数据类型与索引的关系，操作索引即操作数据
• Python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发

import wx
app = wx.App(False)
frame = wx.Frame(None, wx.ID_ANY, "Hello World")
frame.Show(True)
app.MainLoop()

PyGObject: 使用GTK+开发GUI的功能库

• 提供了整合GTK+、WebKitGTK+等库的功能
• GTK+：跨平台的一种用户图形界面GUI框架
• 实例：Anaconda采用该库构建GUI

import gi
gi.require_version("Gtk", "3.0")
from gi.repository import Gtk
window = Gtk.Window(title="Hello World")
window.show()
window.connect("destroy", Gtk.main_quit)
Gtk.main()

- Python库之游戏开发

PyGame: 简单的游戏开发功能库

• 提供了基于SDL的简单游戏开发功能及实现引擎
• 理解游戏对外部输入的响应机制及角色构建和交互机制
• Python游戏入门最主要的第三方库

Panda3D: 开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库

• 一个3D游戏引擎，提供Python和C++两种接口
• 支持很多先进特性：法线贴图、光泽贴图、卡通渲染等 - 由迪士尼和卡尼基梅隆大学共同开发

cocos2d: 构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架

• 提供了基于OpenGL的游戏开发图形渲染功能
• 支持GPU加速，采用树形结构分层管理游戏对象类型
• 适用于2D专业级游戏开发

- Python库之虚拟现实

VR Zero: 在树莓派上开发VR应用的Python库 - 提供大量与VR开发相关的功能

• 针对树莓派的VR开发库，支持设备小型化，配置简单化
• 非常适合初学者实践VR开发及应用
  

pyovr: Oculus Rift的Python开发接口

• 针对Oculus VR设备的Python开发库
• 基于成熟的VR设备，提供全套文档，工业级应用设备
• Python+虚拟现实领域探索的一种思路

Vizard: 基于Python的通用VR开发引擎

• 专业的企业级虚拟现实开发引擎
• 提供详细的官方文档
• 支持多种主流的VR硬件设备，具有一定通用性

- Python库之图形艺术

turtle 海龟绘图体系

Quads: 迭代的艺术

• 对图片进行四分迭代，形成像素风
• 可以生成动图或静图图像
• 简单易用，具有很高展示度

ascii_art: ASCII艺术库

• 将普通图片转为ASCII艺术风格
• 输出可以是纯文本或彩色文本
• 可采用图片格式输出

总结：
PyQt5、wxPython、PyGObject
PyGame、Panda3D、cocos2d
VR Zero、pyovr、Vizard
Quads、ascii_art、turtle

9.5 实例16: 玫瑰花绘制

代码展示：

# -*- coding: utf-8 -*-
import turtle as t
# 定义一个曲线绘制函数
def DegreeCurve(n, r, d=1):
    for i in range(n):
        t.left(d)
        t.circle(r, abs(d))
# 初始位置设定
s = 0.2 # size
t.setup(450*5*s, 750*5*s)
t.pencolor("black")
t.fillcolor("red")
t.speed(100)
t.penup()
t.goto(0, 900*s)
t.pendown()
# 绘制花朵形状
t.begin_fill()
t.circle(200*s,30)
DegreeCurve(60, 50*s)
t.circle(200*s,30)
DegreeCurve(4, 100*s)
t.circle(200*s,50)
DegreeCurve(50, 50*s)
t.circle(350*s,65)
DegreeCurve(40, 70*s)
t.circle(150*s,50)
DegreeCurve(20, 50*s, -1)
t.circle(400*s,60)
DegreeCurve(18, 50*s)
t.fd(250*s)
t.right(150)
t.circle(-500*s,12)
t.left(140)
t.circle(550*s,110)
t.left(27)
t.circle(650*s,100)
t.left(130)
t.circle(-300*s,20)
t.right(123)
t.circle(220*s,57)
t.end_fill()
# 绘制花枝形状
t.left(120)
t.fd(280*s)
t.left(115)
t.circle(300*s,33)
t.left(180)
t.circle(-300*s,33)
DegreeCurve(70, 225*s, -1)
t.circle(350*s,104)
t.left(90)
t.circle(200*s,105)
t.circle(-500*s,63)
t.penup()
t.goto(170*s,-30*s)
t.pendown()
t.left(160)
DegreeCurve(20, 2500*s)
DegreeCurve(220, 250*s, -1)
# 绘制一个绿色叶子
t.fillcolor('green')
t.penup()
t.goto(670*s,-180*s)
t.pendown()
t.right(140)
t.begin_fill()
t.circle(300*s,120)
t.left(60)
t.circle(300*s,120)
t.end_fill()
t.penup()
t.goto(180*s,-550*s)
t.pendown()
t.right(85)
t.circle(600*s,40)
# 绘制另一个绿色叶子
t.penup()
t.goto(-150*s,-1000*s)
t.pendown()
t.begin_fill()
t.rt(120)
t.circle(300*s,115)
t.left(75)
t.circle(300*s,100)
t.end_fill()
t.penup()
t.goto(430*s,-1070*s)
t.pendown()
t.right(30)
t.circle(-600*s,35)
t.done()

举一反三
艺术之于编程，设计之于编程

• 艺术：思想优先，编程是手段
• 设计：想法和编程同等重要
• 工程：编程优先，思想次之

编程不重要，思想才重要！

• 认识自己：明确自己的目标，有自己的思想(想法) - 方式方法：编程只是手段，熟练之，未雨绸缪为思想服务
• 为谁编程：将自身发展与祖国发展相结合，创造真正价值

第9周单元测试

系统基本信息获取

import sys
print("RECLIMIT:{}, EXEPATH:{}, UNICODE:{}".format(sys.getrecursionlimit(), sys.executable, sys.maxunicode))

二维数据表格输出

from tabulate import tabulate
data = [ ["北京理工大学", "985", 2000], \
         ["清华大学", "985", 3000], \
         ["大连理工大学", "985", 4000], \
         ["深圳大学", "211", 2000], \
         ["沈阳大学", "省本", 2000], \
    ]
print(tabulate(data, tablefmt="grid"))

课后总结

期末测试

无空隙回声输出

s=input()
lst=[]
for i in s:
    if i==" ":
        continue
    print(i,end="")

#答案更简便
text=input()
print(text.replace("\n",""))

文件关键行数

集合去重。

with open("latex.log") as f:
    file=f.readlines()
    set_file=set(file)
    print("共%d关键行"%len(set_file))

字典翻转输出

try:
    s = input()
    s=eval(s)
    d = {
     }
    for i in s:
        d[s[i]]=i
    print(d)
except:
    print("输入错误")

《沉默的羔羊》之最多单词

import jieba
with open("沉默的羔羊.txt",encoding="utf-8") as f:
    file=jieba.lcut(f.read())
    d={
     }
    for line in file:
        if len(line)>=2:
            d[line]=d.get(line,0)+1
    #方法1：
    items=list(d.items())
    items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
    print(items[0][0])
	#方法2：
	maxc=0
    maxw=''
    for k in d:
        if d[k]>maxc:
            maxc=d[k]
            maxw=k
        if d[k] ==maxc and k>maxw:
            maxw=k
    print(maxw)