python算数编程教学

Ⅰ 举例讲解python中的算数运算符的用法

举例讲解Python中的算数运算符的用法
下表列出了所有Python语言支持的算术运算符。假设变量a持有10和变量b持有20，则：
例子:
试试下面的例子就明白了所有的Python编程语言提供了算术运算符：
#!/usr/bin/python
a = 21
b = 10
c = 0
c = a + b
print "Line 1 - Value of c is ", c
c = a - b
print "Line 2 - Value of c is ", c
c = a * b
print "Line 3 - Value of c is ", c
c = a / b
print "Line 4 - Value of c is ", c
c = a % b
print "Line 5 - Value of c is ", c
a = 2
b = 3
c = a**b
print "Line 6 - Value of c is ", c
a = 10
b = 5
c = a//b
print "Line 7 - Value of c is ", c
当执行上面的程序，它会产生以下结果：
Line 1 - Value of c is 31
Line 2 - Value of c is 11
Line 3 - Value of c is 210
Line 4 - Value of c is 2
Line 5 - Value of c is 1
Line 6 - Value of c is 8
Line 7 - Value of c is 2

Ⅱ Python课程内容都学习什么啊

贺圣军Python轻松入门到项目实战（经典完整版）（超清视频）网络网盘

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Ⅲ 初学者学习python编程要掌握什么内容

【导语】目前，人工智能编程课已经纳入中小学生教学课程。随着5G、大数据和人工智能的发展，python开发语言也随之兴起。作为大数据分析挖掘工程师，我们也应该掌握python这门必备语言，那么初学者学习python编程要掌握什么内容呢?

1、linux基本命令

linux系统，shell操作，文件和目录，文件属性修改命令，查找与检索命令，磁盘管理，压缩管理，进程管理，用户管理，网络管理，其它命令，常用服务器ftp、ssh、samaba，编辑器vim、sublime、getdit、gcc工具链，redhat软件安装与卸载、centos软件安装与卸载。

2、PYTHON语法基础

基础数据类型，变量本质，简单函数，输入输出函数，局部变量和全局变量，算术表达式，逻辑表达式，关系表达式，位运算，语法格式，分支语句，循环语句，break，continue，list列表-增删改查截取操作，tuple元组-查和截取操作，dictionary字典-增删改查操作，函数高级，函数的参数详解，函数的调用关系，值传递参数和引用传递参数，匿名函数，return语句，变量作用域，数字类型转换，数学函数，内建range函数，随机函数。

3、PYTHON字符串解析

python访问字符串中的值，python字符串更新，python字符串运算符，python字符串格式化。

4、PYTHON时间与日历

时间和日期，获取格式化的时间，获取某月日历，time模块的内置函数，日历(calendar)模块。

5、PYTHON文件操作

终端输入和输出，打开和关闭文件，file对象的属性，close()方法，write()方法，read()方法，seek()方法，重命名和删除文件，python里的目录，chdir()方法，getcwd()方法，rmdir()方法，文件目录相关的方法，windows、linux平台下相关差异性。

6、PYTHON面向对象

面向对象思想，类和对象，类的继承，多态，类属性和实例属性，静态方法和类方法。

初学者学习python编程需要掌握的内容，就给大家分享到这里了，希望对于大家能有所帮助，当然Python编程学习不仅需要进行工具学习，还需要学习很多的编程知识，希望大家好好学起来哦，加油!

Ⅳ Python视频教程，百度云

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Ⅳ 如何学python编程

分享一份人工智能+Python的学习路线图，可以参考下

从图可以看出Python需要学习的知识点很多，自学python无人专业老师引导，遇到问题无法及时沟通解决，接收的信息较为零散，容易找错学习方向，导致学习效率低。建议零基础的你选择一家靠谱的学校，先打好基础，系统的学习，因为只有选择正确的学习方式方法才能到达预期目标。多多对比吧，看看学的内容、项目、就业、环境之类的，有试听的话先去试听下，这样也能避免掉坑。

Ⅵ 怎么学python编程

想要学习Python，无非就是自学和机构学两种学习方式。

一、自学

1）需要拿到完善的课程体系

自学python的前提是，你知道学什么！python开发方向众多，我想工作的领域是什么？达到工作标准要掌握哪些知识？这些知识从哪里获得？学到什么程度算合格？贸然去自学只能越学越偏。

2）需要很强的自制能力

java编程不比其他技能那么有趣，如果你没有莫大的兴趣和动力，很容易觉得枯燥，那些代码、逻辑很快就会打消你的积极性；一鼓作气，再而衰，三而竭，尤其是你如果不脱产专注学习，利用碎片化时间轻松就会把仅有的热情消耗殆尽。

二、机构学

python培训学校有很多，比如南京课工场，北大青鸟，中博软件等等，缺点是需要一定费用，但是是推荐就业的，你可以作为一个参考。

北大青鸟中博课堂实拍

3）Python全栈式WEB工程师

能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

4）Python多领域开发

能够使用Python熟练编写爬虫软件

能够熟练使用Python库进行数据分析

招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

掌握基本设计模式、常用算法

掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

所有以上的这些学习内容，可以自己下载相关资料看看，了解一下哦。

Ⅶ python怎么学习

对于很多想学习Python的小伙伴来说，不知道从何开始，小蜗这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，大家可按照以下这份大纲来进行学习：

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。