蝸牛的代碼python

1. 最強蝸牛 金手指怎麼獲得

這里詳細介紹最強蝸牛金手指怎麼獲得，詳細的操作步驟如下。

1、首先解鎖小米8，在系統版本MIUI10.0中打開最強蝸牛手游，如下圖所示。

2. python設計游戲看雙方哪一個能先走第17步

【實例簡介】游戲，蝸牛繞牆爬
【實例截圖】

【核心代碼】
speed=[5,0]
turtle_right=pygame.transform.rotate(turtle,90)
turtle_top=pygame.transform.rotate(turtle,180)
turtle_left=pygame.transform.rotate(turtle,270)
turtle_bottom=turtle
turtle=turtle_top
while True:
for event in pygame.event.get():
if event.type==QUIT:
sys.exit()
position=position.move(speed)
if position.right>width:
turtle=turtle_right
position=turtle_rect=turtle.get_rect()
position.left=width-turtle_rect.width
speed=[0,5]
if position.bottom>height:
turtle=turtle_bottom
position=turtle_rect=turtle.get_rect()
position.left=width-turtle_rect.width
position.top=height-turtle_rect.height
speed=[-5,0]
if position.left<0:
turtle=turtle_left
position=turtle_rect=turtle.get_rect()
position.top=height-turtle_rect.height
speed=[0,-5]
if position.top<0:
turtle=turtle_top
position=turtle_rect=turtle.get_rect()
speed=[5,0]
screen.fill(bg)
screen.blit(turtle,position)
pygame.display.flip()
clock.tick(30)

3. java和Python哪個更有用

java和Python都是編程語言，沒有好壞之分和哪個更有用之說。下面蝸牛學院就來談談兩者的區別：
一、入門難度
Python 比Java 更加簡單易學，比如，讀寫一個相同的文件，如果Java需要十行的代碼，而在 Python 中只要兩行就可以達到效果。Python的語法簡潔清晰，語法接近英語，開發環境簡單，適合新手入門學習；Java則需要一定的邏輯思維能力，並且Java基礎語法需要學習的東西也比較多。跟python相比，java前期的入門學習可能會有一定的難度，但後期兩者難度相當。
二、學完可以做什麼
學習了Python語言之後可以做後端開發、Web開發、網路爬蟲、數據挖掘、人工智慧、機器學習、數據分析、桌面應用、自動化測試、自動化運維等等。
學習完java語言後可以做網站、Android、游戲開發、軟體開發、嵌入式、大數據等等。
三、就業前景
自2002年起，歷年世界編程語言排行榜——TIOBE排行榜，Java常年位居世界第一，Python則在2016年排在第五位。Python在國外應用相對成熟，在國內還處於起步階段，近兩年，隨著人工智慧、機器學習、大數據以及雲計算的興起，Python發展勢如破竹，很多企業開始進入該行列，Python人才的需求量也在不斷上升，但相對於發展較為成熟的ava來說，需求量還是較少。且目前Python就業崗位主要集中在一二線城市，java則覆蓋面更廣。
具體選擇哪門語言進行學習，看題主自己的定位和需求，可以兩樣都試學一下，看自己更適合哪方面，對哪方面更感興趣。

4. 學習java還是學習python

對於這個問題，我們先來看一下TIOBE2020年2月編程語言排行榜TOP10。

TIOBE 2020年2月編程語言排行榜TOP10

從上圖中，我們可以清晰地看到，Java是編程語言之首，但是Python作為一門通用型腳本語言，以絕對於C++的優勢居於第三位，也就是Java和Python這兩種編程語言在當下是非常流行的程序設計語言。

Java和Python各有優勢，側重的應用方向有所不同。至於該選擇哪一種，要根據你自己想要面向的業務方向和技術方向而定。

首先明確一下Java可以用來做什麼及其優勢：網頁、企業級開發、普通應用軟體、游戲後台、安卓的應用開發、桌面GUI等。Java擁有跨平台、面向對象、泛型編程等特性，廣泛用於企業級Web應用開發和移動應用開發。Java發展到現在，按應用方向分為3個體系結構：JavaSE、JavaEE和JavaME，三體體系應用范圍不同，但卻相互補充。廣泛應用於PC、數據中心、游戲控制台、科學超級計算機、行動電話和互聯網。此外，在大數據時代，Java可用於Hadoop的開發，前景非常廣闊，在人工智慧時代，Java可用於TensorFlow深度學習的開發。Java擁有全球最大的開發者專業社區，伴隨互聯網的迅猛發展而發展，逐漸成為重要的網路編程語言。

其次，由於其簡潔優美和極高的開發效率，Python也得到了國內越來越多的公司的青睞，也有更多的公司選用Python進行Web、搜索引擎、雲計算、大數據、人工智慧、科學計算等方向的開發。Python在數據分析、數據挖掘、人工智慧、Web開發等方面也都大有發揮之處，再加上人工智慧大量依賴數據，且人工智慧又是現在國家力推的技術，數據相關崗位人才稀缺，Python相關職位可謂是炙手可熱。

最後，希望你無論選擇哪一門編程語言，都要堅持下去，學好它，用好它！

5. 想要自學python，有哪些好的教材可以用

建議當工具書使用，快速過一遍，然後以後遇到問題可以隨時翻閱翻閱。數據分析，人工智慧，演算法工程師，運維等。確定方向之後，在看相關的視頻教程來學習。而且書裡面有配套視頻，真的很適合初學。第二本書後面有是個小項目，也可以練手用。就可以下手了！書不要買太多，太多也看不完！在那睡覺的！循序漸進就好！

這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直到完整項目的實現。感覺不及上兩本，但書中每章有大量繪圖方面的習題和例子，倒是一大特色。如果你的電腦配置還不錯的話，自己有懶得動手摺騰VSCode中Python的配置，那麼推薦使用Pycharm。根據自己電腦的操作系統進行選擇，對於windows系統選擇下圖的框框所包含的安裝包。

便可直接編輯運行python程序，對於初學者來說，非常容易學習和掌握，相信你很快就會愛上這款軟體不對應的話，沒啥效果。然後再去選幾款自己心儀的插件，寫代碼也是一種消遣~

6. python為什麼不適合web開發

python不適合web開發的原因：

1、性能堪憂。

寫個http server僅僅就輸出hello world，單機跑出一千的qps都夠嗆。而用netty，golang，nodejs隨便就上萬了。

而對於互聯網的web應用來說，性能就是生命線。qps上不去，用戶就會覺得卡頓，卡頓了還談個屁的用戶體驗。

當然也有一些方案可以增加性能，比如用非同步的tornado。但玩過之後發現稍好，性能依然比上面提到的技術低一個檔次。還有很偏門bjoern wsgi可以極大的提高http的性能，但這高出來的部分，是因為bjoern是用c寫的。但，一旦運行到用python寫的業務代碼時，又慢得跟截肢了似的。

性能低應該有兩方面的原因，

a.因為python的默認實現是單線程，並且很多重要的模塊就不支持多線程。所以利用多核較為困難。當然也不是沒有辦法，比如用多進程來利用多核。但多進程用起來還是不那麼順手。

b.python的實現性能不夠好吧。JavaScript當初也慢的可以卡出翔，後來google出手，搞出V8引擎，立即JavaScript快如閃電。最早的Java也是慢的跟蝸牛似的，後來SUN找牛人搞出了Hotspot虛擬機後，Java的性能立即發生質的飛躍。PHP最近都有極大的性能提升。但Python就是一直這么慢

2、Python的跨平台開發比較麻煩。

Python下要想實現跨平台開發非常麻煩。

一些擴展包在windows下安裝極其麻煩，比如PIL這個著名的圖像處理包，在windows上要找到這個安裝包都不容易，而且這個包已經不維護了，被一個叫pillow的包接替，但氣憤的是pillow這個包和PIL居然不是100%兼容的，還需要一些小改動。

另外的，有的包根本就不提供windows版，比如kyotocabinet，一個著名的的kv存儲引擎。這讓人非常頭疼。

現在團隊基本所有的人都是用windows開發，但程序部署卻是在linux上。

最終大家解決問題的辦法是在windows上裝個linux虛擬機，在虛擬的linux的上開發，這樣就可以保持伺服器和開發環境一致了。但這樣也是夠麻煩的，性能嚴重打折，虛擬機和物理機之間切換也極度麻煩。

更多Python知識請關注Python視頻教程欄目。

7. 想自學python，怎麼辦

網上找資料就是會存在這樣的問題：不知道資料是否學習的是最新技術？資料是否系統有用？所以自學一段時間後很容易迷茫，並且浪費時間。小蝸這里根據行業變化和企業用人需求整理了一份系統全面的學習路線，題主可根據這份大綱來進行學習，相關學習課程可訪問蝸牛學院官網進行觀看，希望能幫助到你~

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識

2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發

3. 對Python的核心庫和組件有深入理解

4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作

7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：

Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。

1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。

2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。

3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。

4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。

5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：

1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發

4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理

6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：

Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。

2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。

3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：

1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析

2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取

3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取

5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程

6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：

網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：

1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程

2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：

1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

8. 一個演算法問題，輸出蝸牛矩陣

http://..com/question/204300791.html?from=commentTo#reply-box-573614155
http://..com/question/193902932.html

9. JAVA用For循環解答 假設一個蝸牛從井底往上爬，白天爬3米，晚上滑下2米，井高30米，問第幾天能爬出井。

intm=30
intn=0;
intday=0;
for(inti=1;i>0;i++)
{
	n=n+3;
	if(n>=30)
	{
		day=i;
		break;
	}
	n=n-2;
}

10. JAVA用while循環解答 假設一個蝸牛從井底往上爬，白天爬3米，晚上滑下2米，井高30米，問第幾天能爬出井。

白天爬3米，晚上掉下2米，實際一天只爬了1米。具體代碼如下：

publicclassDemo4{

	publicstaticvoidmain(String[]args){
		
		intdistance=0;	//所爬的路程
		
		intdays=0;		//所用天數
		
		while(distance<30){
			
			distance+=3;	//白天爬3米
			
			distance-=2;	//晚上滑下2米
			
			days++;
		}
		
		System.out.println("爬出井用了"+days+"天");
	}
}