Sie werden in 100 Tagen Ingenieur - Tag 33 - Python - Grundlagen der Python-Sprache 8
Heute ist eine Fortsetzung der Grundlagen von Python, aber heute sind die Grundlagen vorbei.
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Objektorientierte Geschichte
Die Python-Sprache ist eine "objektorientierte" Programmiersprache. Was ist also objektorientiert?
In der Python-Sprache ist alles, was behandelt wird, das Konzept von "Objekt". Alle in Variablen gespeicherten Daten werden ebenfalls als "Objekt" behandelt.
** String-Objekt **
Wenn Sie beispielsweise der Variablen "a" die Zeichenfolge "abc" zuweisen, Diese Variable "a" wird zu einem "String-Typ-Objekt".
#Zeichenfolgentyp Objekt
a = 'abc'
print(a)
abc
** Funktionen und Methoden **
Als nächstes deklarieren wir die Variable "Listentyp" l "und das Element.
Dann wird diese Variable "l" zu einem "Listenobjekt". Gleichzeitig kann die Funktion "Methode" des "Listenobjekts" verwendet werden.
#Listentyp definieren
lis1 = [1,2,3]
#Listentypmethode
lis1.append(4)
print(lis1)
[1, 2, 3, 4]
Genau genommen sind "Funktion" und "Methode" unterschiedlich. Fügen Sie einfach Daten als Listentyp "Anhängen" hinzu Usw. sind Operationen am "Listenobjekt" selbst Es wird als "Methode" behandelt.
In "objektorientiert" wird es durch ein Objekt definiert Eine Funktion, die wie eine Funktion geschrieben ist, wird als "Methode" bezeichnet. Andere werden Funktionen genannt.
Wenn Sie ein Objekt vom Typ Zeichenkette erstellen, Die Funktion, die das Objekt hat, kann als "Methode" bezeichnet werden.
** Konzept des Objektdenkens **
"Objektorientiert" ist eine Programmiersprache, die aus etwas "Objekt" besteht. "Objekte" umfassen "Variablen", "Datentypen", "Funktionen" und "Klassen".
Die Idee, etwas auf dem Programm zu machen und damit umzugehen Es wird zur Grundidee von "objektorientiert".
Weil dieser Bereich konzeptionell ist Sie müssen es jetzt nicht wissen, oder wenn es ein einfaches Programm ist, wissen Sie es nicht Es ist etwas, das getan werden kann. Bitte denken Sie irgendwann daran.
In diesem nächsten Teil werde ich näher auf "Klasse" eingehen.
Über den Unterricht
Das letzte Mal habe ich das Konzept der "objektorientierten" erklärt.
Nachdem Sie das Konzept der "objektorientierten" gelernt haben, ist der nächste Schritt tatsächlich in Python Lassen Sie uns eine "Klasse" erstellen, die das "Objekt" sein wird.
** Wie man eine Klasse macht **
Klasse Klassenname():
def __init__(self,):
wird bearbeitet
** Wie man eine Klasse aufruft **
Variablenname = Klassenname ()
Lassen Sie uns eine einfache Klasse erstellen.
class class_a():
def __init__(self,):
print('Initialisieren')
self.ac = 'aaa'
Sie haben jetzt eine Klasse erstellt.
** Instanz und Instanziierung **
Eine "Instanz" ist eine "materialisierte" einer "Klasse".
Verwendung von "Daten" und "Methode" von "Klasse" Sie müssen eine sogenannte "Instanz" erstellen.
Rufen Sie die Klasse auf und speichern Sie sie in einer Variablen.
Instantize this thing
Die erstellte Variable wird auch als "Instanz" bezeichnet.
#Instanziierung
a = class_a()
Initialisieren
Hier ist der Teil der "Methode", der "init" genannt wird Beim Erstellen einer "Instanz", die als "Konstruktor" bezeichnet wird Dies ist der Prozess, der ganz am Anfang aufgerufen wird.
Beim Aufruf von class und Speichern in einer Variablen
init wird aufgerufen und die Verarbeitung darin ausgeführt.
In diesem "init" -Prozess gibt es einen Variablennamen "self" im Argument Die Variable "self" zeigt auf sich selbst, und dieses Argument ist für "class" obligatorisch Wenn Sie es nicht schreiben, tritt ein Fehler auf.
Bei der Verarbeitung von init als Wert in der Variablen self.ac
Ersetzen von "aaa".
Jetzt haben Sie eine Variable namens "ac" in dieser "Klasse" zugewiesen und den Wert zugewiesen. Sie können diese Variable in dem Teil verwenden, den Sie nach dem Erstellen der Klasse aufrufen.
** Aufrufen von Klassenvariablen und -methoden **
Name der Klassenvariablen. Methodenname
aa = class_a()
print(aa.ac)
Initialisieren aaa
Fügen wir eine Klassenvariable hinzu.
aa.b = 2
print(aa.b)
2
Die Variable "b" wurde in der "Klasse" zugeordnet und der Wert "2" wurde zugewiesen. Sie können diese Variable später wiederverwenden.
Die in dieser "Klasse" definierten Variablen werden "Attribute" genannt.
In "Klasse" können Funktionen getrennt von "Konstruktor" definiert werden. Die in dieser "Klasse" definierte Funktion heißt "Methode".
Fügen wir eine Methode hinzu.
#Klassendefinition
class class_a():
def __init__(self,):
print('Initialisieren')
self.ac = 'aaa'
#Methodendefinition
def anaa(self, ):
print(1)
#Rufen Sie eine Klasse auf und speichern Sie sie in einer Variablen
aa = class_a()
#Rufen Sie eine Methode der Klasse auf.
aa.anaa()
Initialisieren 1
Auf diese Weise hat eine "Klasse" mehrere "Methoden" und Variablen. Es wird ein "Objekt" sein.
Die Methode und Attribut sind
Weil es nur innerhalb dieser "Klasse" aufgerufen werden kann
Die in class definierte Variable ac kann nicht so verwendet werden, wie sie ist.
print(ac)
NameError Traceback (most recent call last)
Muss mit class variable verwendet werden.
print(aa.ac)
aaa
Wann benutzt du class?
Es kann große Prozesse in einem Programm gruppieren
Dies ist nützlich, wenn Sie es in einem anderen Programm wiederverwenden möchten.
Einmal als ein Programm, "klassifizieren" Es ist üblich, es in einem anderen Programm wiederzuverwenden.
** Klassenvererbung **
Die "Klasse" hat auch das Konzept der Vererbung.
Zuallererst als das, was geerbt werden soll Erstellen Sie eine Eltern-Kind-Klasse und erstellen Sie eine Methode darin.
class oya():
def oyano_method(self):
print('oyano')
#Geben Sie die geerbte Klasse als Argument an
class ko(oya):
def kono_method(self):
print('kono')
Geben Sie für die untergeordnete Klasse die übergeordnete Klasse als Argument an.
Wenn Sie auf diese Weise eine "Kinderklasse" generieren, Sie können die "Methode" der "Elternklasse" verwenden.
#Rufen Sie eine Kinderklasse an.
k = ko()
#Sie können die von der untergeordneten Klasse geerbte übergeordnete Klasse aufrufen
k.kono_method()
k.oyano_method()
kono oyano
Wie Sie sehen können, war es nicht in der "Kinderklasse" Sie können die "Methode" der "Elternklasse" aufrufen.
Dies leitet die vorhandene "Klasse" und ab Wenn Sie eine neue Klasse usw. erstellen möchten Dies ist eine praktische Funktion, die verwendet werden kann.
Es ist schwer, das Konzept und den Mechanismus der "Klasse" zu lernen. Wenn Sie sich daran erinnern, wird der Programmierbereich erheblich erweitert. Bitte versuchen Sie sich langsam und sicher zu erinnern
Ausnahmebehandlung
Ich denke, dass "Fehler" in den Vorträgen bisher mehrmals angezeigt wurde.
Zum Beispiel
#Listentyp definieren
aqq = [1,2,3]
#Wert nach Index extrahieren
print(aqq[31])
IndexError Traceback (most recent call last)
Wenn Sie einen Wert außerhalb des Bereichs des "Index" des "Listentyps" angeben
list index out of range
Wenn ein Fehler auftritt, liegt die Fehlerausgabe außerhalb des Bereichs der Liste.
Wenn ein solcher "Fehler" auftritt, endet das Programm dort. Versuchen Sie also, keinen Fehler zu generieren Sie müssen Maßnahmen ergreifen, wenn ein Fehler auftritt.
Da es schwierig ist, das Auftreten von "Fehler" zu unterdrücken Durch Schreiben einer Beschreibung, die "Fehler" vermeidet, wird das Programm nicht beendet.
Das ist "Ausnahmebehandlung".
** Wie schreibe ich Python-Ausnahmebehandlung **
try:
wird bearbeitet
except:
Ausnahmebehandlung
Bei der Ausnahmebehandlung in Python tritt wahrscheinlich ein Fehler auf Fügen Sie es in die Phrase "try --except" ein.
exception ist ausnahmsweise Englisch.
Bitte denk daran.
try:
aqq = [1,2,3]
#Ich bekomme hier einen Fehler
print(aqq[31])
except:
#Dies wird aufgerufen, wenn ein Fehler auftritt
print('error')
error
Schreiben Sie die Verarbeitung, wenn ein Fehler im Block "außer" auftritt.
Wenn nichts getan wird, auch wenn ein "Fehler" auftritt Wenn Sie nichts schreiben, tritt ein Syntaxfehler auf. Schreiben Sie "pass".
try:
aqq = [1,2,3]
print(aqq[31])
except:
#Wenn Sie keine Verarbeitung schreiben, tritt ein Fehler auf
File "
Wenn Sie keine Verarbeitung schreiben, tritt ein Fehler auf
^ SyntaxError: unexpected EOF while parsing
try:
aqq = [1,2,3]
print(aqq[31])
except:
#Wenn der Prozess unentschlossen ist, schreiben Sie pass
pass
Oben sehen Sie, dass der "Fehler" aufgetreten ist. Ich weiß nicht, was los ist.
Also, wenn Sie im Voraus einen "Fehler" erwarten können Sie können mehrere Prozesse schreiben, wenn ein "Fehler" auftritt.
try:
wird bearbeitet
außer Fehlername:
Ausnahmebehandlung
außer Fehlername:
Ausnahmebehandlung
try:
aqq = [1,2,3]
#Hier tritt ein Indexfehler auf
print(aqq[31])
except IndexError:
#Fangen Sie hier den Indexfehler ab
print('index error')
except Exception:
print('exception')
index error
Durch Schreiben von "Fehlername" nach "außer", Sie können die Verarbeitung schreiben, wenn der entsprechende Fehler auftritt.
Im obigen Beispiel, wenn ein "Indexfehler" auftritt
Die Verarbeitung des IndexError-Teils wird ausgeführt.
Ausnahme nimmt alle Fehler auf.
** Python-Fehlertyp **
ZeroDivisionError
Tritt auf, wenn eine Zahl durch 0 geteilt wird
1/0
ZeroDivisionError Traceback (most recent call last)
NameError
Tritt auf, wenn versucht wird, auf eine nicht vorhandene Variable oder Methode zu verweisen
print(asokokoks)
NameError Traceback (most recent call last)
In erster Linie ist dies also ein grammatikalischer Fehler Dies ist eine Verwendung, die in "try-without" nicht oft verwendet wird.
KeyError
Tritt auf, wenn kein Wörterbuchtypschlüssel vorhanden ist
d ={1:2,3:4}
print(d[5])
KeyError Traceback (most recent call last)
Es gibt viele andere Fehler. Der folgende Code zeigt einen in Python integrierten Fehler an.
[i for i in dir(__builtins__) if 'Error' in i]
['ArithmeticError',
'AssertionError',
'AttributeError',
'BlockingIOError',
'BrokenPipeError',
'BufferError',
'ChildProcessError',
'ConnectionAbortedError',
'ConnectionError',
'ConnectionRefusedError',
'ConnectionResetError',
'EOFError',
'EnvironmentError',
'FileExistsError',
'FileNotFoundError',
'FloatingPointError',
'IOError',
'ImportError',
'IndentationError',
'IndexError',
'InterruptedError',
'IsADirectoryError',
'KeyError',
'LookupError',
'MemoryError',
'NameError',
'NotADirectoryError',
'NotImplementedError',
'OSError',
'OverflowError',
'PermissionError',
'ProcessLookupError',
'RecursionError',
'ReferenceError',
'RuntimeError',
'SyntaxError',
'SystemError',
'TabError',
'TimeoutError',
'TypeError',
'UnboundLocalError',
'UnicodeDecodeError',
'UnicodeEncodeError',
'UnicodeError',
'UnicodeTranslateError',
'ValueError',
'ZeroDivisionError']
Wenn Sie den auftretenden Fehler nicht kennen, fügen Sie ihn vorerst in "try --except" ein. Später ist es besser, die Verarbeitung entsprechend dem Fehlerinhalt hinzuzufügen.
Denken Sie unbedingt an die Ausnahmebehandlung, da dies eine erforderliche Technik in Ihrem Programm ist.
Nutzung der Bibliothek
Für die Programmiersprache können Sie Programme verwenden, die von anderen Personen erstellt wurden. Es verfügt über praktische Funktionen, mit denen Sie die von Ihnen erstellten Programme verwenden können.
Das ist die "Bibliothek".
In Python gibt es eine "Bibliothek", die sofort für Arbeit oder Forschung verwendet werden kann. Es gibt viele, wie maschinelles Lernen und statistische Analyse. Mit der "Bibliothek" ist das ganz einfach.
Die Verwendung der Bibliothek ist sehr einfach.
** So laden Sie die Bibliothek **
Bibliotheksname importieren
from package name import library name
Verwenden wir nun die Bibliothek.
Laden Sie die "zufällige" Bibliothek, die zufällige Werte erzeugt.
import random
So rufen Sie die Funktion randint () auf, die eine zufällige Ganzzahl generiert
random.randint (Minimalwert, Maximalwert)
random.randint(1,10)
10
#Rufen Sie 10 Mal eine zufällige Methode auf
for i in range(10):
print(random.randint(1,10))
9 5 3 8 2 9 2 1 4 7
Viele "Bibliotheken" funktionieren spezifisch. Die "Bibliothek" wird in einem anderen Namen auch als "Modul" bezeichnet.
Wenn es einen Ausdruck wie das Laden von "Modul" gibt, Es ist in Ordnung zu glauben, dass Sie ein "anderes Programm" laden.
** Hauptpythonbibliothek **
*** os Bibliothek *** Sie können Dateien und Verzeichnisse auf Ihrem PC bedienen
import os
#Listen Sie Dateien und Ordner im Verzeichnis Ihres PCs auf
print(os.listdir('/'))
['.DocumentRevisions-V100', '.file', '.fseventsd', '.PKInstallSandboxManager', '.Spotlight-V100', '.Trashes', '.vol', 'anaconda', 'Applications', 'bin', 'cores', 'dev', 'etc', 'home', 'installer.failurerequests', 'Library', 'Live2D_Cache', 'net', 'Network', 'opt', 'private', 'sbin', 'System', 'tmp', 'Users', 'usr', 'var', 'Volumes']
os.listdir (Dateien, Verzeichnisse usw.)
Wenn Sie im Argument "listdir" ein Verzeichnis angeben, befindet es sich in diesem Verzeichnis. Dateien und Ordner werden als Listenwerte zurückgegeben.
Suchen Sie nach Dateien und Verzeichnissen auf Ihrem PC. Verwenden Sie die Liste der Dateien, um eine bestimmte Datei oder zu laden Es ist nützlich, um Programme zu schreiben, die funktionieren.
*** Zeitbibliothek *** Eine Bibliothek für zeitbezogene Operationen in einem Programm
import time
#Beenden Sie das Programm für 2 Sekunden
time.sleep(2)
print(2)
time.sleep(1)
print(1)
2 1
** So verwenden Sie Ihre eigene Bibliothek **
Wenn Sie eine Python-Datei erstellen, können Sie eine selbst erstellte Bibliothek laden. Die Erweiterung der Bibliothek, die "importieren" kann, ist ".py". Zuerst erstellen wir eine einfache ausführbare Python-Datei.
Dieses Notizbuch ist platziert Erstellen Sie eine Python-Datei im Ordner. Erstellen Sie es mit einem Texteditor und speichern Sie die Erweiterung als ".py".
sample.py
def hello(aa):
print(aa)
Nach dem Erstellen der Python-Datei Es kann als "Bibliothek" gelesen werden und "Methoden" usw. können verwendet werden.
#Laden Sie Ihre eigene Bibliothek
import sample
#Methodenaufruf
sample.hello('hello')
hello
Es gibt unzählige Bibliotheken, und wenn sie mit Anaconda installiert werden, gibt es ungefähr 400 Typen. Die Bibliothek ist einsatzbereit. Da es verwirrend ist, den Namen der Bibliothek zu tragen, werfen wir einen Blick auf die installierte Bibliothek.
Für Mac auf dem Notebook
! pip list
Der Befehl kann jetzt ausgeführt und angezeigt werden.
Bei Windows an der Eingabeaufforderung usw.
Bitte nimm ! Und führe es aus.
! pip list
DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can use --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.conf under the [list] section) to disable this warning.
adal (0.4.5)
alabaster (0.7.10)
alembic (0.9.6)
anaconda-client (1.6.3)
anaconda-navigator (1.6.2)
anaconda-project (0.6.0)
appnope (0.1.0)
appscript (1.0.1)
argcomplete (1.0.0)
asn1crypto (0.22.0)
astroid (1.4.9)
astropy (1.3.2)
azure (2.0.0rc6)
azure-batch (1.0.0)
azure-common (1.1.6)
azure-datalake-store (0.0.12)
azure-graphrbac (0.30.0)
azure-keyvault (0.3.5)
azure-mgmt (0.30.0rc6)
azure-mgmt-authorization (0.30.0)
azure-mgmt-batch (1.0.0)
azure-mgmt-cdn (0.30.3)
azure-mgmt-cognitiveservices (1.0.0)
azure-mgmt-compute (0.30.0rc6)
azure-mgmt-containerregistry (0.2.1)
azure-mgmt-datalake-analytics (0.1.6)
azure-mgmt-datalake-nspkg (2.0.0)
azure-mgmt-datalake-store (0.1.6)
azure-mgmt-devtestlabs (2.0.0)
azure-mgmt-dns (1.0.1)
azure-mgmt-documentdb (0.1.3)
azure-mgmt-iothub (0.2.2)
azure-mgmt-keyvault (0.30.0rc6)
azure-mgmt-logic (1.0.0)
azure-mgmt-monitor (0.2.1)
azure-mgmt-network (0.30.0rc6)
azure-mgmt-nspkg (2.0.0)
azure-mgmt-rdbms (0.1.0)
azure-mgmt-redis (1.0.0)
azure-mgmt-resource (0.30.0rc6)
azure-mgmt-scheduler (1.0.0)
azure-mgmt-sql (0.5.3)
azure-mgmt-storage (0.30.0rc6)
azure-mgmt-trafficmanager (0.30.0)
azure-mgmt-web (0.32.0)
azure-nspkg (2.0.0)
azure-servicebus (0.20.3)
azure-servicefabric (5.6.130)
azure-servicemanagement-legacy (0.20.4)
azure-storage (0.20.3)
Babel (2.4.0)
backports.shutil-get-terminal-size (1.0.0)
bcolz (0.12.1)
beautifulsoup4 (4.6.0)
bitarray (0.8.1)
blaze (0.10.1)
bleach (1.5.0)
bokeh (0.12.5)
boto (2.46.1)
Bottleneck (1.2.1)
bs4 (0.0.1)
certifi (2017.4.17)
cffi (1.10.0)
chardet (3.0.4)
charts (0.4.6)
chest (0.2.3)
click (6.7)
cloudpickle (0.2.2)
clyent (1.2.2)
colorama (0.3.9)
conda (4.5.11)
conda-build (3.0.19)
conda-verify (2.0.0)
configobj (5.0.6)
contextlib2 (0.5.5)
coverage (4.4.2)
cryptography (1.9)
cssselect (1.0.1)
cycler (0.10.0)
cyordereddict (1.0.0)
Cython (0.27.2)
cytoolz (0.8.2)
dask (0.14.3)
datashape (0.5.4)
decorator (4.0.11)
dill (0.2.6)
distributed (1.16.3)
Django (1.10.6)
django-bootstrap3 (8.2.2)
django-crispy-forms (1.6.1)
django-debug-toolbar (1.8)
django-pure-pagination (0.3.0)
django-registration-redux (1.5)
django-storages (1.6.3)
django-torina-blog (0.5)
docutils (0.13.1)
dynd (0.7.3.dev1)
empyrical (0.3.2)
entrypoints (0.2.2)
et-xmlfile (1.0.1)
fastcache (1.0.2)
fbprophet (0.2.1)
filelock (2.0.7)
Flask (0.12.2)
Flask-Cors (3.0.2)
future (0.16.0)
gevent (1.2.1)
glob2 (0.5)
greenlet (0.4.12)
h5py (2.7.0)
HeapDict (1.0.0)
html5lib (0.999999999)
idna (2.5)
imagesize (0.7.1)
intervaltree (2.1.0)
ipykernel (4.6.1)
ipython (5.3.0)
ipython-genutils (0.2.0)
ipywidgets (6.0.0)
isodate (0.5.4)
isort (4.2.5)
itsdangerous (0.24)
Janome (0.3.5)
jdcal (1.3)
jedi (0.10.2)
Jinja2 (2.9.6)
jsonschema (2.6.0)
jupyter (1.0.0)
jupyter-client (5.0.1)
jupyter-console (5.1.0)
jupyter-core (4.3.0)
keyring (10.4.0)
lazy-object-proxy (1.2.2)
line-bot-sdk (1.0.2)
llvmlite (0.18.0)
locket (0.2.0)
Logbook (1.1.0)
lru-dict (1.1.6)
lxml (3.7.3)
Mako (1.0.7)
MarkupSafe (0.23)
matplotlib (2.0.2)
mistune (0.7.4)
mpmath (0.19)
msgpack-python (0.4.8)
msrest (0.4.11)
msrestazure (0.4.11)
multipledispatch (0.4.9)
navigator-updater (0.1.0)
nb-anacondacloud (1.4.0)
nb-conda (2.2.0)
nb-conda-kernels (2.1.0)
nbconvert (5.1.1)
nbformat (4.4.0)
nbpresent (3.0.2)
networkx (1.11)
nltk (3.2.4)
nose (1.3.7)
notebook (5.0.0)
numba (0.33.0)
numexpr (2.6.4)
numpy (1.12.1)
numpydoc (0.6.0)
oauthlib (2.0.2)
odo (0.5.0)
olefile (0.44)
opencv-python (3.4.5.20)
openpyxl (2.4.7)
packaging (16.8)
pandas (0.20.1)
pandas-datareader (0.5.0)
pandas-highcharts (0.5.2)
pandocfilters (1.4.1)
partd (0.3.8)
pathlib2 (2.2.1)
patsy (0.4.1)
pep8 (1.7.0)
pexpect (4.2.1)
pickleshare (0.7.4)
Pillow (4.1.1)
pip (9.0.1)
pkginfo (1.4.1)
plotly (2.3.0)
ply (3.10)
prompt-toolkit (1.0.14)
psutil (5.2.2)
psycopg2 (2.7.1)
ptyprocess (0.5.1)
py (1.4.33)
py-d3 (0.2.7)
PyAlgoTrade (0.18)
pyasn1 (0.2.3)
pycosat (0.6.3)
pycparser (2.18)
pycrypto (2.6.1)
pycurl (7.43.0)
pyflakes (1.5.0)
Pygments (2.2.0)
PyJWT (1.5.2)
pylint (1.6.4)
pyodbc (4.0.16)
pyOpenSSL (17.0.0)
pyparsing (2.1.4)
pystan (2.17.0.0)
pytest (3.0.7)
python-dateutil (2.6.0)
python-editor (1.0.3)
python-highcharts (0.4.1)
pytz (2017.2)
PyWavelets (0.5.2)
PyYAML (3.12)
pyzmq (16.0.2)
QtAwesome (0.4.4)
qtconsole (4.3.0)
QtPy (1.2.1)
redis (2.10.5)
requests (2.18.1)
requests-file (1.4.2)
requests-ftp (0.3.1)
requests-oauthlib (0.8.0)
rope-py3k (0.9.4.post1)
scikit-image (0.13.0)
scikit-learn (0.18.1)
scipy (0.19.0)
seaborn (0.7.1)
selenium (3.0.2)
setuptools (27.2.0)
simplegeneric (0.8.1)
singledispatch (3.4.0.3)
six (1.10.0)
snowballstemmer (1.2.1)
sockjs-tornado (1.0.3)
sortedcollections (0.5.3)
sortedcontainers (1.5.7)
Sphinx (1.5.6)
sphinx-rtd-theme (0.2.4)
spyder (3.1.4)
SQLAlchemy (1.1.9)
sqlparse (0.2.3)
statsmodels (0.8.0)
sympy (1.0)
tables (3.4.2)
tblib (1.3.2)
terminado (0.6)
testpath (0.3)
toolz (0.8.2)
tornado (4.5.1)
traitlets (4.3.2)
unicodecsv (0.14.1)
urllib3 (1.21.1)
wcwidth (0.1.7)
webencodings (0.5)
Werkzeug (0.12.2)
wheel (0.29.0)
widgetsnbextension (2.0.0)
wrapt (1.10.10)
xlrd (1.0.0)
XlsxWriter (0.9.6)
xlwings (0.10.4)
xlwt (1.2.0)
zict (0.1.2)
zipline (1.1.1)
Der Name der Bibliothek muss also nicht mit diesem Namen übereinstimmen Wenn Sie bei einer Suche nicht weiterkommen, ändern Sie den Namen.
Wenn Sie Ihren eigenen Namen, Firmennamen, Spitznamen usw. verwenden. Ich denke, dieser Bereich wird abgedeckt.
Die Verwendung von Bibliotheken ist in Programmen alltäglich geworden. Programme, die bereits verwendet werden können, ohne das Programm selbst zu schreiben Es ist ratsam, es aus der Bibliothek aufzurufen.
Welche Art von Bibliothek kann verwendet werden Ich kann Ihnen nicht alles zeigen, das ist alles für die Grundlagen.
Zusammenfassung
Die Python-Sprache ist eine objektorientierte Sprache, daher sind alle Daten Objekte. Lassen Sie uns verstehen, wie Daten zusammen mit dem Konzept von Klassen behandelt werden.
Ausnahmebehandlung und Laden der Bibliothek sind beim Schreiben eines Programms unverzichtbar. Es ist eine gute Idee, das Schreiben zu üben, damit Sie beide reibungslos verwenden können.
Ich kann hier nicht alle häufig verwendeten Bibliotheken abdecken. Schreiben wir den Code und probieren ihn aus, während wir ihn selbst untersuchen.
Ich habe eine Zusammenfassung als Spickzettel für häufig verwendete Codes erstellt.
Ich werde hier einen Link posten, bitte beziehen Sie sich darauf. https://note.com/otupy/n/n1bedb9f36e54
67 Tage, bis Sie Ingenieur werden
Informationen zum Autor
HP von Otsu py: http://www.otupy.net/
Youtube： https://www.youtube.com/channel/UCaT7xpeq8n1G_HcJKKSOXMw
Twitter： https://twitter.com/otupython
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