Python语言程序设计_4

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学习过程主要依照中国MOOC课程，感谢MOOC，感谢北理授课大佬。

程序的分支结构

单分支结构

根据判断条件结果而选择不同向前路径的运行方式。

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if <条件>：
    <语句块>

二分支结构

根据判断条件结果而选择不同向前路径的运行方式。

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if <条件>：
    <语句块1>
else:
    <语句块2>

紧凑形式：适用于简单表达式的二分支结构

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<表达式1> if <条件> else <表达式2>

多分支结构

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if <条件>：
    <语句块1>
elif:
    <语句块2>
    ……
else:
    <语句块n>

条件判断及组合

用于条件组合的三个保留字：and、or、not

程序的异常处理

异常处理的基本使用

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try:
    <语句块1>
except:
    <语句块2>

高级使用

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try:
    <语句块1>
except:
    <语句块2>
#不发生异常时执行语句块3
else:
    <语句块3>
#语句块4一定会执行
finally：
    <语句块4>

实例： 身体质量指数BMI#

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#CalBMIv1.py
height, weight = eval(input("请输入身高(米)和体重(公斤)[逗号隔开]: "))
bmi = weight / pow(height, 2)
print("BMI 数值为：{:.2f}".format(bmi))
who = ""
if bmi < 18.5:
    who = "偏瘦"
elif 18.5 <= bmi < 25:
    who = "正常"
elif 25 <= bmi < 30:
    who = "偏胖"
else:
    who = "肥胖"
print("BMI 指标为:国际'{0}'".format(who))
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#CalBMIv2.py
height, weight = eval(input("请输入身高(米)和体重\(公斤)[逗号隔开]: "))
bmi = weight / pow(height, 2)
print("BMI 数值为：{:.2f}".format(bmi))
nat = ""
if bmi < 18.5:
    nat = "偏瘦"
elif 18.5 <= bmi < 24:
    nat = "正常"
elif 24 <= bmi < 28:
    nat = "偏胖"
else:
    nat = "肥胖"
print("BMI 指标为:国内'{0}'".format(nat))
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#CalBMIv3.py
height, weight = eval(input("请输入身高(米)和体重(公斤)[逗号隔开]: "))
bmi = weight / pow(height, 2)
print("BMI 数值为：{:.2f}".format(bmi))
who, nat = "", ""
if bmi < 18.5:
    who, nat = "偏瘦", "偏瘦"
elif 18.5 <= bmi < 24:
    who, nat = "正常", "正常"
elif 24 <= bmi < 25:
    who, nat = "正常", "偏胖"
elif 25 <= bmi < 28:
    who, nat = "偏胖", "偏胖"
elif 28 <= bmi < 30:
    who, nat = "偏胖", "肥胖"
else:
    who, nat = "肥胖", "肥胖"
print("BMI 指标为:国际'{0}', 国内'{1}'".format(who, nat))

程序的循环结构

遍历循环

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for<循环变量> in <遍历结构>：
	<语句块>

-计数循环
-字符串遍历循环
-列表遍历循环
-文件遍历循环
-………………

无限循环

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while <条件>：
	<语句块>

循环控制保留字

-break:跳出并结束当前（最内层）整个循环，执行循环后的语句；
-continue:结束当此循环，继续执行后续次数循环；

循环高级用法

循环与else搭配，当循环没有被break语句退出时，执行else语句块，可以看作是作为”正常”完成循环的奖励。

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for<循环变量> in <遍历结构>：
	<语句块1>
else:
	<语句块2>
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while <条件>：
	<语句块1>
else:
	<语句块2>

random库使用

random库概述

-random库是使用随机数的python标准库。
-import random

基本随机函数

-产生过程：随机数种子–>梅森旋转矩阵–>产生随机序列
-seed(a):初始化给定随机数种子，默认为当前系统时间，给定种子后，random产生的随机数确定，之后可以再现；
-random():生成一个[0.0,1.0]之间的随机小数；

扩展随机函数

-random.randint(a,b):生成一个[a,b]之间的整数；
-random.randrange(m,n[,k]):生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数；
-random.getrandbits(k):生成一个k比特长的随机整数；
-random.uniform(a,b):生成一个[a，b]之间的随机小数；
-random.choice(seq):从序列seq中随机选择一个元素；
-random.shuffle(seq):将序列seq中元素随机排列，返回打乱后的序列；

实例：圆周率的计算

公式近似方法

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#CalPiV1.py
pi = 0
N = 100
for k in range(N):
    pi += 1/pow(16,k)*( \
              4/(8*k+1) - 2/(8*k+4) - \
              1/(8*k+5) - 1/(8*k+6) ) 
print("圆周率值是: {}".format(pi))

蒙特卡洛方法

随机给大量散点，会随机出现在区域中的位置，采用比例，用正方形面积可以估算出圆的面积，进而可以得到圆周率。

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#CalPiV2.py
from random import random
from time import perf_counter
DARTS = 1000*1000
hits = 0.0
start = perf_counter()
for i in range(1, DARTS+1):
    x, y = random(), random()
    dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5)
    if dist <= 1.0:
        hits = hits + 1
pi = 4 * (hits/DARTS)
print("圆周率值是: {}".format(pi))
print("运行时间是: {:.5f}s".format(perf_counter() - start))

以上。

注：转载文章请注明出处，谢谢~