python派送蛋糕

⑴ 给异地的朋友订蛋糕用什么软件

异地定蛋糕可以通过两种方式：线上就是你常用的外卖软件，线下就是通过蛋糕连锁店。
你自己手机安装的外卖软件都可以定蛋糕。就是定位标志选择你朋友的地址就可以。页面会显示所在城市的外卖商家，你可以搜索蛋糕选择你喜欢的下单就可以了。蛋糕都是当天做好当天派送的，因为奶油的保质期比较短，注意店铺有没有订购提示语。
一般比较大的蛋糕连锁店，全国各地都有自己的门店，你可以找到它们的联系方式，与商家沟通相关的定蛋糕的事宜。

⑵ 2022年最值得学习的技术有哪些

CDA数据分析师 出品
编译：Mika
如果我们把人类文明想象成汽车的话，那么软件开发行业就相当于汽车的引擎，编程语言就像引擎的燃料。
2021年很快就要结束了。如今，软件开发行业正以前所未有的速度在全球蓬勃发展。在不久的将来，该行业在全球收入预计将超过3000亿美元。
在越来越多的行业，拥有数据思维能力，会编程语言也变得日益重要，能够编写计算机程序也成为了当下最值得学习的技能之一。
在数字经济的新形势下，跟随技术潮流的发展来学习新技术是十分必要的。2022年，你有计划新学一门编程语言吗？
在本文中我们列出了2022年值得学习的编程语言TOP 7，一起来看看吧。
01 python

确切地说，Python是目前世界上最流行的编程语言，而且热度一直很高。
统计数据显示，Python在几个主要的语言排名指数中一直名列前茅排。这也使其成为开发者的首选语言之一，也是企业使用语言的首要选择。

无论是安卓或iOS应用开发，还是构建桌面应用，企业如今会雇用专门使用Python的开发人员。这也是意料之中的，因为Python有许多优势，而且它是一种顶级的通用语言。
Python最大的优势在于它相对容易学习，而且还加快了开发时间，这也是为什么企业机构如此喜欢Python的原因。同时对于作为开发人员来说，Python还具有开源的优势，并且在线社区非常活跃，这意味着你可以随时得到指导和支持。
正由于Python如此流行，该领域并不缺乏人才，但这并不意味着你不应该学习这种全堆栈语言。这里要注意一下，Python可能比Kotlin等其他语言速度慢，而且它不是移动设备的原生语言，可能会导致应用程序内存消耗高。
02 Kotlin

学习Kotlin的一大亮点在于，谷歌很喜欢使用该语言。事实上，自2017年以来，Kotlin一直是谷歌的首选软件开发语言。
谷歌优先考虑基于Kotlin的应用程序的创新特性和功能，开发者只需用这种易于使用的语言编写代码，就可以轻松地在竞争中保持领先。最重要的是，你可以使用Kotlin作为WordPress编程实践，构建WP网站或开发android应用程序、服务器等。而且只要是使用Java的地方，你都可以使用Kotlin，因为它与这种流行的语言是互通的。
还值得注意的是，Kotlin很可靠，其应用程序的源代码很容易维护，语言本身也很干净和紧凑，这使得它相当容易学习。不用说，Kotlin也通过更好的团队协作和效率大大减少了开发时间。
03 JavaScript

在顶尖的编程语言中，不得不提JavaScript，它已成为桌面软件、基于web的应用程序甚至手机应用程序的标杆性语言。
你现在可能会想，为了成为一名优秀的的开发者，你需要学习本文中提到的所有语言，事实上你掌握的语言越多，这越有利于你的职业发展。
要知道，如今开发团队和公司一般都倾向于招募具有多项技能的开发人员，JavaScript能让你如虎添翼。JavaScript的优势在于，你几乎可以用这种语言编写任何代码。而且它在电子商务行业中特别流行，用于编写运输应用程序以及其他后端以客户为中心的应用程序。

所有这些都表明，学习JavaScript是一项非常有价值的技能。它的优势在于速度性、多功能性和可靠性。同时JavaScript流行度很高，由于有巨大的在线社区，这也让其易于学习。
04 C++

经过多年的发展，C++已经成为一种用于分析和研究目的的编程语言，现在它是游戏开发的主要语言之一。这是因为C++是世界上最流行的游戏引擎——虚幻引擎(Unreal Engine)的主要脚本语言。
如果你想在2022年成为游戏行业一个有竞争力的开发者，不妨学一学C++。该语言对于系统软件开发，以及将项目管理方法集成到PM应用程序和企业专有软件中非常有用。同时，C++还支持面向对象编程以及多种其他编程模式，这使C++具有高度的通用性，而且也比其他一些编程语言更容易学习。
在使用C++时，唯一麻烦的是没有自动垃圾回收器，这意味着你需要手工清除无用数据。内置的friends函数和全局变量可能会带来一些安全风险，你可以通过管理访问点来避免这些风险。
05 Golang

Golang最早出现在2009年，但它被认为是一种相当新的语言。近年来，无论是在前端还是后端，Golang都在开发社区掀起了一波浪潮。
Golang是由谷歌推出的，主要目的是将推进函数式编程的发展，它具有许多C语言应有的功能，比如包括垃圾收集器、更好的内存安全性和管理、结构类型等等。
对于要处理敏感信息的的软件来说，Golang是非常不错的选择。例如中小企业的计费软件以及需要强大工具来管理金融交易和数据的大型企业。不过，Golang学习起来要花费的时间精力更多，但对于有抱负的开发人员来说，如果未来想从事web和应用程序开发，那么这个语言是很值得学习的。
同时，它还是开源的，因此你有很多机会可以相当快地掌握这种语言。如今的企业和用户都需要简单而直观的应用程序，Golang在代码效率、简单性和安全性的优势就显得十分重要了。
06 Dart

在谷歌开发的新式编程语言中，Dart作为一种简单的编码语言在业界迅速崛起，它遵循C风格的语法。这意味着它相当容易学习，而且它在多平台和跨平台开发中有着广泛的应用。
作为软件开发者，你需要一种可以用于为各种平台编写应用程序的语言。
就拿可穿戴设备来说，如今可穿戴设备在许多方面改变了我们的生活，而且必须与其他设备连接，因此你得确保这些设备在不同平台的应用中的无缝操作。这里Dart就能派上用场了，你可以Dart为任何电子设备构建应用程序。
学习Dart并不是必须的，但它确实比学习JavaScript这类传统语言有一些优势。Dart更容易学习，语法更简单，尤其是在快速开发和输出成为常态的时代，这是十分珍贵的特质。
07 Solar 2D

最后，Solar 2D（前身为Corona）是专门为开发手机游戏而构建的软件开发工具包。考虑到手机游戏日益流行的事实，到2022年仅在美国，手机游戏内容市场的价值就将超过1210亿美元。

考虑到这一点，Solar 2D正是移动游戏行业中必不可少的编程工具包。Solar 2D目前只是基于2D，但这并不是问题，因为在安卓和iOS游戏中2D应用程序的表现也十分亮眼。Solar 2D的伟大之处在于它使用了强大的Lua脚本语言，并在魔兽、愤怒的小鸟和文明等游戏中广为使用。

⑶ Python中做10个蛋糕连续做10天执行弟五天做第四个终止怎么做

摘要 在Python循环终止语句有三种：

⑷ 学做蛋糕去哪里比较好

学习蛋糕就到专业的蛋糕学校，才能学到更专业的技术。
1、师资力量优势
学校在西点培训老师安排上，既有国内经验丰富西点师，也有国外大厨。这样的师资力量配比就为高质量的培训打下了坚实的基础。
2、设备优势
在蛋糕制作方面拥有非常完备的设备，能够为制作各种各样的蛋糕提供充分的物质基础保障。并在教学本身就注重学员实践，进行蛋糕糕点培训的时候能够多动手，充分积累经验。
3、理念优势
从学员培训理念来看，长期秉承以学员为主的培训方式，通过多种多样的趣味教学、有价值的教育来提高学员能力。

⑸ 请问这个数学题用PYTHON编程语言怎么写

则每块蛋糕的价格最高可能为8

⑹ 表达式pow(10,2)-abs(-10)+round(3.1415926,3)+的结果是___

https://github.com/jackzhenguo/python-small-examples

一、 数字
1 求绝对值

绝对值或复数的模

In [1]: abs(-6)
Out[1]: 6 2 进制转化

十进制转换为二进制：

In [2]: bin(10)
Out[2]: '0b1010'

十进制转换为八进制：

In [3]: oct(9)
Out[3]: '0o11'

十进制转换为十六进制：

In [4]: hex(15)
Out[4]: '0xf' 3 整数和ASCII互转

十进制整数对应的ASCII字符

In [1]: chr(65)
Out[1]: 'A'

查看某个ASCII字符对应的十进制数

In [1]: ord('A')
Out[1]: 65 4 元素都为真检查

所有元素都为真，返回True，否则为False

In [5]: all([1,0,3,6])
Out[5]: False In [6]: all([1,2,3])
Out[6]: True 5 元素至少一个为真检查

至少有一个元素为真返回True，否则False

In [7]: any([0,0,0,[]])
Out[7]: False In [8]: any([0,0,1])
Out[8]: True 6 判断是真是假

测试一个对象是True, 还是False.

In [9]: bool([0,0,0])
Out[9]: True

In [10]: bool([])
Out[10]: False

In [11]: bool([1,0,1])
Out[11]: True 7 创建复数

创建一个复数

In [1]: complex(1,2)
Out[1]: (1+2j) 8 取商和余数

分别取商和余数

In [1]: divmod(10,3)
Out[1]: (3, 1) 9 转为浮点类型
In [1]: float(3)
Out[1]: 3.0

如果不能转化为浮点数，则会报ValueError:

In [2]: float('a')
# ValueError: could not convert string to float: 'a' 10 转为整型
In [1]: int('12',16)
Out[1]: 18 11 次幂

base为底的exp次幂，如果mod给出，取余

In [1]: pow(3, 2, 4)
Out[1]: 1 12 四舍五入

四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：

In [11]: round(10.0222222, 3)
Out[11]: 10.022

In [12]: round(10.05,1)
Out[12]: 10.1 13 链式比较 i = 3
print(1 < i < 3) # False
print(1 < i <= 3) # True 二、 字符串 14 字符串转字节

字符串转换为字节类型

In [12]: s = "apple"

In [13]: bytes(s,encoding='utf-8')
Out[13]: b'apple' 15 任意对象转为字符串 In [14]: i = 100

In [15]: str(i)
Out[15]: '100'

In [16]: str([])
Out[16]: '[]'

In [17]: str(tuple())
Out[17]: '()' 16 执行字符串表示的代码

将字符串编译成python能识别或可执行的代码，也可以将文字读成字符串再编译。

In [1]: s = "print('helloworld')"

In [2]: r = compile(s,"", "exec")

In [3]: r
Out[3]:at 0x0000000005DE75D0, file "", line 1>

In [4]: exec(r)
helloworld 17 计算表达式

将字符串str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果取出字符串中内容

In [1]: s = "1 + 3 +5"
...: eval(s)
Out[1]: 9 18 字符串格式化
In [104]: print("i am {0},age{1}".format("tom",18))
i am tom,age18
3.1415926 {:.2f} 3.14 保留小数点后两位 3.1415926 {:+.2f} +3.14 带符号保留小数点后两位 -1 {:+.2f} -1.00 带符号保留小数点后两位 2.71828 {:.0f} 3 不带小数 5 {:0>2d} 05 数字补零 (填充左边, 宽度为2) 5 {:x<4d} 5xxx 数字补x (填充右边, 宽度为4) 10 {:x<4d} 10xx 数字补x (填充右边, 宽度为4) 1000000 {:,} 1,000,000 以逗号分隔的数字格式 0.25 {:.2%} 25.00% 百分比格式 1000000000 {:.2e} 1.00e+09 指数记法 18 {:>10d} ' 18' 右对齐 (默认, 宽度为10) 18 {:<10d} '18 ' 左对齐 (宽度为10) 18 {:^10d} ' 18 ' 中间对齐 (宽度为10)

三、 函数

19 拿来就用的排序函数

排序：

In [1]: a = [1,4,2,3,1]

In [2]: sorted(a,reverse=True)
Out[2]: [4, 3, 2, 1, 1]

In [3]: a = [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':'
...: xiaohong','age':20,'gender':'female'}]
In [4]: sorted(a,key=lambda x: x['age'],reverse=False)
Out[4]:
[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},
{'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}] 20 求和函数

求和：

In [181]: a = [1,4,2,3,1]

In [182]: sum(a)
Out[182]: 11

In [185]: sum(a,10) #求和的初始值为10
Out[185]: 21 21 nonlocal用于内嵌函数中
def excepter(f):
i = 0
t1 = time.time()
def wrapper():
try:
f()
except Exception as e:
nonlocal i
i += 1
print(f'{e.args[0]}: {i}')
t2 = time.time()
if i == n:
print(f'spending time:{round(t2-t1,2)}')
return wrapper 22 global 声明全局变量
i = 5
def f():
print(i)

def g():
print(i)
pass

f()
g()

f和g两个函数都能共享变量i，程序没有报错，所以他们依然不明白为什么要用global.

但是，如果我想要有个函数对i递增，这样：

def h():
i += 1

h()

i = 0
def h():
global i
i += 1

h()
print(i) 23 交换两元素 def swap(a, b):
return b, a

print(swap(1, 0)) # (0,1) 24 操作函数对象 In [31]: def f():
...: print('i'm f')
...:

In [32]: def g():
...: print('i'm g')
...:

In [33]: [f,g][1]()
i'm g

创建函数对象的list，根据想要调用的index，方便统一调用。

25 生成逆序序列 list(range(10,-1,-1)) # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

第三个参数为负时，表示从第一个参数开始递减，终止到第二个参数(不包括此边界)

26 函数的五类参数使用例子

python五类参数：位置参数，关键字参数，默认参数，可变位置或关键字参数的使用。

def f(a,*b,c=10,**d):
print(f'a:{a},b:{b},c:{c},d:{d}')

默认参数c不能位于可变关键字参数d后.

调用f:

In [10]: f(1,2,5,width=10,height=20)
a:1,b:(2, 5),c:10,d:{'width': 10, 'height': 20}

可变位置参数b实参后被解析为元组(2,5);而c取得默认值10; d被解析为字典.

再次调用f:

In [11]: f(a=1,c=12)
a:1,b:(),c:12,d:{}

def f(*,a,**b):
print(f'a:{a},b:{b}')

此时f(1)调用，将会报错：TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given

只能f(a=1)才能OK.

说明前面的*发挥作用，它变为只能传入关键字参数，那么如何查看这个参数的类型呢？借助python的inspect模块：

In [22]: for name,val in signature(f).parameters.items():
...: print(name,val.kind)
a KEYWORD_ONLY
b VAR_KEYWORD

可看到参数a的类型为KEYWORD_ONLY，也就是仅仅为关键字参数。

但是，如果f定义为：

def f(a,*b):
print(f'a:{a},b:{b}')

查看参数类型：

In [24]: for name,val in signature(f).parameters.items():
...: print(name,val.kind)
a POSITIONAL_OR_KEYWORD
b VAR_POSITIONAL

可以看到参数a既可以是位置参数也可是关键字参数。

27 使用slice对象

生成关于蛋糕的序列cake1：

In [1]: cake1 = list(range(5,0,-1))

In [2]: b = cake1[1:10:2]

In [3]: b
Out[3]: [4, 2]

In [4]: cake1
Out[4]: [5, 4, 3, 2, 1]

再生成一个序列：

In [5]: from random import randint
...: cake2 = [randint(1,100) for _ in range(100)]
...: # 同样以间隔为2切前10个元素，得到切片d
...: d = cake2[1:10:2]
In [6]: d
Out[6]: [75, 33, 63, 93, 15]

你看，我们使用同一种切法，分别切开两个蛋糕cake1,cake2. 后来发现这种切法极为经典，又拿它去切更多的容器对象。

那么，为什么不把这种切法封装为一个对象呢？于是就有了slice对象。

定义slice对象极为简单，如把上面的切法定义成slice对象：

perfect_cake_slice_way = slice(1,10,2)
#去切cake1
cake1_slice = cake1[perfect_cake_slice_way]
cake2_slice = cake2[perfect_cake_slice_way]

In [11]: cake1_slice
Out[11]: [4, 2]

In [12]: cake2_slice
Out[12]: [75, 33, 63, 93, 15]

与上面的结果一致。

对于逆向序列切片，slice对象一样可行：

a = [1,3,5,7,9,0,3,5,7]
a_ = a[5:1:-1]

named_slice = slice(5,1,-1)
a_slice = a[named_slice]

In [14]: a_
Out[14]: [0, 9, 7, 5]

In [15]: a_slice
Out[15]: [0, 9, 7, 5]

频繁使用同一切片的操作可使用slice对象抽出来，复用的同时还能提高代码可读性。

28 lambda 函数的动画演示

有些读者反映，lambda函数不太会用，问我能不能解释一下。

比如，下面求这个lambda函数：

def max_len(*lists):
return max(*lists, key=lambda v: len(v))

有两点疑惑：

• 参数v的取值？

• lambda函数有返回值吗？如果有，返回值是多少？

调用上面函数，求出以下三个最长的列表：

r = max_len([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8])
print(f'更长的列表是{r}')

程序完整运行过程，动画演示如下：

结论：


• 参数v的可能取值为*lists，也就是tuple的一个元素。

• lambda函数返回值，等于lambda v冒号后表达式的返回值。

四、 数据结构 29 转为字典

创建数据字典

In [1]: dict()
Out[1]: {}

In [2]: dict(a='a',b='b')
Out[2]: {'a': 'a', 'b': 'b'}

In [3]: dict(zip(['a','b'],[1,2]))
Out[3]: {'a': 1, 'b': 2}

In [4]: dict([('a',1),('b',2)])
Out[4]: {'a': 1, 'b': 2} 30 冻结集合

创建一个不可修改的集合。

In [1]: frozenset([1,1,3,2,3])
Out[1]: frozenset({1, 2, 3})

因为不可修改，所以没有像set那样的add和pop方法

31 转为集合类型

返回一个set对象，集合内不允许有重复元素：

In [159]: a = [1,4,2,3,1]

In [160]: set(a)
Out[160]: {1, 2, 3, 4} 32 转为切片对象

class slice(start, stop[, step])

返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象，它让代码可读性、可维护性变好。

In [1]: a = [1,4,2,3,1]

In [2]: my_slice_meaning = slice(0,5,2)

In [3]: a[my_slice_meaning]
Out[3]: [1, 2, 1] 33 转元组

tuple()将对象转为一个不可变的序列类型

In [16]: i_am_list = [1,3,5]
In [17]: i_am_tuple = tuple(i_am_list)
In [18]: i_am_tuple


Out[18]: (1, 3, 5)

五、 类和对象 34 是否可调用

检查对象是否可被调用

In [1]: callable(str)
Out[1]: True

In [2]: callable(int)
Out[2]: True In [18]: class Student():
...: def __init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
...

In [19]: xiaoming = Student('001','xiaoming')

In [20]: callable(xiaoming)
Out[20]: False

如果能调用xiaoming(), 需要重写Student类的__call__方法：

In [1]: class Student():
...: def __init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
...: def __call__(self):
...: print('I can be called')
...: print(f'my name is {self.name}')


In [2]: t = Student('001','xiaoming')

In [3]: t()
I can be called
my name is xiaoming 35 ascii 展示对象

调用对象的__repr__方法，获得该方法的返回值，如下例子返回值为字符串

>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
def __repr__(self):
return 'id = '+self.id +', name = '+self.name

调用：

>>> xiaoming = Student(id='1',name='xiaoming')
>>> xiaoming
id = 1, name = xiaoming
>>> ascii(xiaoming)
'id = 1, name = xiaoming' 36 类方法

classmethod装饰器对应的函数不需要实例化，不需要self参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。

In [1]: class Student():
...: def __init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
...: @classmethod
...: def f(cls):
...: print(cls) 37 动态删除属性

删除对象的属性

In [1]: delattr(xiaoming,'id')

In [2]: hasattr(xiaoming,'id')
Out[2]: False 38 一键查看对象所有方法

不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回参数的属性，方法列表。

In [96]: dir(xiaoming)
Out[96]:
['__class__',
'__delattr__',
'__dict__',
'__dir__',
'__doc__',
'__eq__',
'__format__',
'__ge__',
'__getattribute__',
'__gt__',
'__hash__',
'__init__',
'__init_subclass__',
'__le__',
'__lt__',
'__mole__',
'__ne__',
'__new__',
'__rece__',
'__rece_ex__',
'__repr__',
'__setattr__',
'__sizeof__',
'__str__',
'__subclasshook__',
'__weakref__',

'name'] 39 动态获取对象属性

获取对象的属性

In [1]: class Student():
...: def __init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name

In [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')
In [3]: getattr(xiaoming,'name') # 获取xiaoming这个实例的name属性值
Out[3]: 'xiaoming' 40 对象是否有这个属性 In [1]: class Student():
...: def __init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name

In [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')
In [3]: hasattr(xiaoming,'name')
Out[3]: True

In [4]: hasattr(xiaoming,'address')
Out[4]: False 41 对象门牌号

返回对象的内存地址

In [1]: id(xiaoming)
Out[1]: 98234208 42 isinstance

判断object是否为类classinfo的实例，是返回true

In [1]: class Student():
...: def __init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name

In [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')

In [3]: isinstance(xiaoming,Student)
Out[3]: True 43 父子关系鉴定 In [1]: class undergraate(Student):
...: def studyClass(self):
...: pass
...: def attendActivity(self):
...: pass

In [2]: issubclass(undergraate,Student)
Out[2]: True

In [3]: issubclass(object,Student)
Out[3]: False

In [4]: issubclass(Student,object)
Out[4]: True

如果class是classinfo元组中某个元素的子类，也会返回True

In [1]: issubclass(int,(int,float))
Out[1]: True 44 所有对象之根

object 是所有类的基类

In [1]: o = object()

In [2]: type(o)
Out[2]: object 45 创建属性的两种方式

返回 property 属性，典型的用法：

class C:
def __init__(self):
self._x = None

def getx(self):
return self._x

def setx(self, value):
self._x = value

def delx(self):
del self._x
# 使用property类创建 property 属性
x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

使用python装饰器，实现与上完全一样的效果代码：

class C:
def __init__(self):
self._x = None

@property
def x(self):
return self._x

@x.setter
def x(self, value):
self._x = value

@x.deleter
def x(self):
del self._x 46 查看对象类型

classtype(name, bases, dict)

传入一个参数时，返回 object 的类型：

In [1]: class Student():
...: def __init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name


In [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')
In [3]: type(xiaoming)
Out[3]: __main__.Student

In [4]: type(tuple())
Out[4]: tuple 47 元类

xiaoming,xiaohong,xiaozhang都是学生，这类群体叫做Student.

Python 定义类的常见方法，使用关键字class

In [36]: class Student(object):
...: pass

xiaoming,xiaohong,xiaozhang是类的实例，则：

xiaoming = Student()
xiaohong = Student()
xiaozhang = Student()

创建后，xiaoming 的__class__属性，返回的便是Student类

In [38]: xiaoming.__class__
Out[38]: __main__.Student

问题在于，Student类有__class__属性，如果有，返回的又是什么？

In [39]: xiaoming.__class__.__class__
Out[39]: type

哇，程序没报错，返回type

那么，我们不妨猜测：Student类，类型就是type

换句话说，Student类就是一个对象，它的类型就是type

所以，Python 中一切皆对象，类也是对象

Python 中，将描述Student类的类被称为：元类。

按照此逻辑延伸，描述元类的类被称为：元元类，开玩笑了~ 描述元类的类也被称为元类。

聪明的朋友会问了，既然Student类可创建实例，那么type类可创建实例吗？如果能，它创建的实例就叫：类 了。你们真聪明！

说对了，type类一定能创建实例，比如Student类了。

In [40]: Student = type('Student',(),{})

In [41]: Student
Out[41]: __main__.Student

它与使用class关键字创建的Student类一模一样。

Python 的类，因为又是对象，所以和xiaoming，xiaohong对象操作相似。支持：

• 赋值

• 拷贝

• 添加属性

• 作为函数参数

In [43]: StudentMirror = Student # 类直接赋值 # 类直接赋值
In [44]: Student.class_property = 'class_property' # 添加类属性
In [46]: hasattr(Student, 'class_property')
Out[46]: True

元类，确实使用不是那么多，也许先了解这些，就能应付一些场合。就连 Python 界的领袖Tim Peters都说：

“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。

六、工具 48 枚举对象

返回一个可以枚举的对象，该对象的next()方法将返回一个元组。

In [1]: s = ["a","b","c"]
...: for i ,v in enumerate(s,1):
...: print(i,v)
1 a
2 b
3 c 49 查看变量所占字节数 In [1]: import sys

In [2]: a = {'a':1,'b':2.0}

In [3]: sys.getsizeof(a) # 占用240个字节
Out[3]: 240 50 过滤器

在函数中设定过滤条件，迭代元素，保留返回值为True的元素：

In [1]: fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])

In [2]: list(fil)
Out[2]: [11, 45, 13] 51 返回对象的哈希值

返回对象的哈希值，值得注意的是自定义的实例都是可哈希的，list,dict,set等可变对象都是不可哈希的(unhashable)

In [1]: hash(xiaoming)
Out[1]: 6139638

In [2]: hash([1,2,3])
# TypeError: unhashable type: 'list' 52 一键帮助

返回对象的帮助文档

In [1]: help(xiaoming)
Help on Student in mole __main__ object:

class Student(builtins.object)
| Methods defined here:
|
| __init__(self, id, name)
|
| __repr__(self)
|
| Data descriptors defined here:
|
| __dict__
| dictionary for instance variables (if defined)
|
| __weakref__
| list of weak references to the object (if defined) 53 获取用户输入

获取用户输入内容

In [1]: input()
aa
Out[1]: 'aa' 54 创建迭代器类型

使用iter(obj, sentinel), 返回一个可迭代对象, sentinel可省略(一旦迭代到此元素，立即终止)

In [1]: lst = [1,3,5]

In [2]: for i in iter(lst):
...: print(i)
...:
1
3
5 In [1]: class TestIter(object):
...: def __init__(self):
...: self.l=[1,3,2,3,4,5]
...: self.i=iter(self.l)
...: def __call__(self): #定义了__call__方法的类的实例是可调用的
...: item = next(self.i)
...: print ("__call__ is called,fowhich would return",item)
...: return item
...: def __iter__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数)
...: print ("__iter__ is called!!")
...: return iter(self.l)
In [2]: t = TestIter()
In [3]: t() # 因为实现了__call__，所以t实例能被调用
__call__ is called,which would return 1
Out[3]: 1

In [4]: for e in TestIter(): # 因为实现了__iter__方法，所以t能被迭代
...: print(e)
...:
__iter__ is called!!
1
3
2
3
4
5 55 打开文件

返回文件对象

In [1]: fo = open('D:/a.txt',mode='r', encoding='utf-8')

In [2]: fo.read()
Out[2]: 'ufefflife is not so long, I use Python to play.'

mode取值表：

字符 意义'r'读取（默认）'w'写入，并先截断文件'x'排它性创建，如果文件已存在则失败'a'写入，如果文件存在则在末尾追加'b'二进制模式't'文本模式（默认）打开用于更新（读取与写入） 56 创建range序列

• range(stop)

• range(start, stop[,step])

生成一个不可变序列：

In [1]: range(11)
Out[1]: range(0, 11)

In [2]: range(0,11,1)
Out[2]: range(0, 11) 57 反向迭代器 In [1]: rev = reversed([1,4,2,3,1])

In [2]: for i in rev:
...: print(i)
...:
1
3
2
4
1 58 聚合迭代器

创建一个聚合了来自每个可迭代对象中的元素的迭代器：

In [1]: x = [3,2,1]
In [2]: y = [4,5,6]
In [3]: list(zip(y,x))
Out[3]: [(4, 3), (5, 2), (6, 1)]

In [4]: a = range(5)
In [5]: b = list('abcde')
In [6]: b
Out[6]: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
In [7]: [str(y) + str(x) for x,y in zip(a,b)]
Out[7]: ['a0', 'b1', 'c2', 'd3', 'e4'] 59 链式操作 from operator import (add, sub)

def add_or_sub(a, b, oper):
return (add if oper == '+' else sub)(a, b)

add_or_sub(1, 2, '-') # -1 60 对象序列化

对象序列化，是指将内存中的对象转化为可存储或传输的过程。很多场景，直接一个类对象，传输不方便。

但是，当对象序列化后，就会更加方便，因为约定俗成的，接口间的调用或者发起的 web 请求，一般使用 json 串传输。

实际使用中，一般对类对象序列化。先创建一个 Student 类型，并创建两个实例。

class Student():
def __init__(self,**args):
self.ids = args['ids']
self.name = args['name']
self.address = args['address']
xiaoming = Student(ids = 1,name = 'xiaoming',address = '北京')
xiaohong = Student(ids = 2,name = 'xiaohong',address = '南京')

导入 json 模块，调用 mp 方法，就会将列表对象 [xiaoming,xiaohong]，序列化到文件 json.txt 中。

import json

with open('json.txt', 'w') as f:
json.mp([xiaoming,xiaohong], f, default=lambda obj: obj.__dict__, ensure_ascii=False, indent=2, sort_keys=True)

生成的文件内容，如下：


"address":"北京",
"ids":1,
"name":"xiaoming"
},
"address":"南京",
"ids":2,
"name":"xiaohong"

⑺ 如何用python编程海龟编辑器里面边长出一个生日蛋糕

Pen应该是大写的“P”，python语言是大小写敏感的。 import turtlet=turtle.Pen()t=forward(50)

⑻ 生日蛋糕怎样做到全国派送

说真的，这个做比较麻烦的。一般的话都是自己建网站，然后有人订蛋糕的话，就搜索订蛋糕，周边有哪个蛋糕店，然后做好让他送过去。

⑼ 顾客想要卖多少个蛋糕用python编程语言如何写

机器学习,比如手写字识别,人脸识别,垃圾邮件处理等。 当然还可以画图,和matlab类似,不过是工业级的。
也许最初设计 Python 这种语言的人并没有想到今天Python 会在工业和科研上获得如此广泛的使用。着名的自由软件作者Eric Raymond 在他的文章《如何成为一名黑客》中，将Python 列为黑客应当学习的四种编程语言之一，并建议人们从Python 开始学习编程。这的确是一个中肯的建议，对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言，Python 是最好的选择之一。Python 第一次学习Python，我只用了不到二十分钟的时间，站在书店里把一本教初学编程的人学习Python 的书翻了一遍。也是从那时起，我开始被这种神奇的语言吸引。 Python 可以用来开发symbian 上的东西。 易用与速度的完美结合Python 是一种用起来很方便的语言，很多初学Java 的人都会被 Java 的CLASSPATH 搞得晕头转向，花上半天的时间才搞明白原来是CLASSPATH 搞错了自己的 Hello World 才没法运行。用Python 就不会有这种问题，只要装上就能直接用。 Python 是一种脚本语言，写好了就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦，对于需要多动手实践的初学者而言，也就是少了出错的机会。而且Python 还有一种交互的方式，如果是一段简单的小程序，连编辑器都可以省了，直接敲进去就能运行。Python 是一种清晰的语言，用缩进来表示程序的嵌套关系可谓是一种创举，把过去软性的编程风格升级为硬性的语法规定。再不需要在不同的风格间选择、再不需要为不同的风格争执。与 Perl 不同，Python 中没有各种隐晦的缩写，不需要去强记各种奇怪的符号的含义。Python 写的程序很容易懂，这是不少人的共识。Python 是一种面向对象的语言，但它的面向对象却不象C++那样强调概念，而是更注重实用。不是为了体现对概念的完整支持而把语言搞得很复杂，而是用最简单的方法让编程者能够享受到面向对象带来的好处，这正是 Python 能像 Java、C#那样吸引众多支持者的原因之一。 Python 是一种功能丰富的语言，它拥有一个强大的基本类库和数量众多的第三方扩展，使得Python 程序员无需去羡慕Java 的JDK。Python 为程序员提供了丰富的基本功能使得人们写程序时用不着一切最底层做起。说到这里，人们通常会用一种担心：脚本语言通常很慢。脚本语言从运行的速度讲的确会慢一些，但 Python 的速度却比人们想象得快很多。虽然 Python 是一种脚本语言，但实际上也可以对它进行编译，就象编译Java 程序一样将Python 程序编译为一种特殊的ByteCode，在程序运行时，执行的是ByteCode，省去了对程序文本的分析解释，速度自然提升很多。在用Java 编程是，人们崇尚一种Pure Java 的方式，除了虚拟机一切东西都用Java 编写，无论是基本的数据结构还是图形界面，而Pure Java 的SWING，却成为无数Java 应用开发者的噩梦。Python 崇尚的是实用，它的整体环境是用C 来编写的，很多基本的功能和扩展的模块都是用 C/C++来编写的，当执行这一部分代码时，它的速度就是C 的速度。用Python 编写的普通桌面程序，其启动运行速度与用C 写的程序差别不大。除了这些，通过一些第三方软件包，用Python 编写的源代码还可以以类似JIT 的方式运行，而这可以大大提高Python 代码的运行速度，针对不同类型的代码，会有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我见到过的语言中，在易用性和速度上结合的最完美的一个，通过丧失一点点经常可以忽略不计的运行速度从而获得更高的编程效率，这就是我选择Python 的原因。把精力放在要解决的问题上选择一种合适的语言，才能让你把有限的精力放到最需要解决的问题上。不同的语言有不同的作用，C 和汇编适合编写系统软件，如果用它们来编写企业应用，恐怕没几个人能得心应手。我以前就碰到一个用汇编写数据库程序的哥，虽然最基本的功能完成了，但要增加个报表预览什么的，他就没法应付了。聪明的程序员是用合适的工具去完成任务，想找一把万能钥匙是不太可能的。Python 的自动的垃圾回收机制是高级的编程语言的一种基本特性，用拥有这一功能的语言编程，程序员们通常不用去关心内存泄漏的问题，而当我们用 C/C++写程序时，这却是最重要的需要认真考虑却又很容易出错的问题之一。数据结构是程序构成的重要部分，链表、树、图这些在用C 编程时需要仔细表达的问题在Python 中简单了很多。在Python 中，最基本的数据结构就是数组、序列和哈希表，用它们想要表达各种常见的数据结构是非常容易的。没了定义指针、分配内存的任务，编程变得有趣了。CORBA 是一种高级的软件体系结构，它是语言无关平台无关的。C++、Java 等语言都有CORBA 绑定，但与它们相比，Python 的 CORBA 绑定却容易很多，因为在程序员看来，一个 CORBA 的类和 Python 的类用起来以及实现起来并没有什么差别。没了复杂体系结构的困扰，用 Python 编写CORBA 程序也变得容易了。好钢要用在刀刃上，要想用有限的时间完成尽量多的任务，就要把各种无关的问题抛弃，而Python 恰恰提供了这种方法。跨平台又易扩展随着Linux 的不断成熟，越来越多的人转到Linux 平台上工作，软件的开发者自然就希望自己编写的软件可以在所有平台下运行。Java 一次编写处处运行的口号使它成为跨平台的开发工具的典范，但其运行速度却不被人们看好。实际上，几乎所有的着名脚本语言都是跨平台的，Python 也不例外。

⑽ 30岁的女人，去学Python和去学做蛋糕哪个更好

学做蛋糕吧，实践经验可以弥补天赋。而语言，没天赋就没出路，况且，吃青春饭的，你比别人本来就差了许多年，想赶上，基本不可能