Python3.11.5的入门与实战

第一章 Python的环境搭建

1. 首先我们应在python的官网下载python安装包
   点击这里>> 官网
   
2. 安装时注意勾选添加环境变量，不然就只能安装后手动添加了
   
3. 安装完成后进入cmd，输入python看到进入交互模式则表示安装完成
   
4. 在cmd里面编程是不方便的，我们还需要IDE，下载pycharm
   点击这里>>Pycharm
   向下滚动页面，找到社区版，除非你有高级的需求，否则不需要使用到专业版
   
   Pycharm是很棒的pythonIDE，安装后选择自己的运行环境和项目路径后，创建新的文件就可以开始愉快的写代码啦😊

第二章 基本数据类型

2.1 变量和标识符

什么是变量？

变量（variable）：在程序运行时，可以发生变化的量，被称为变量
python如何定义变量？
python是弱数据类型语言，变量类型不固定，值是什么类型，变量就会自动变成什么类型。
而强数据类型的语言，例如Java，当定义数据类型后，不允许存储其他数据类型。

a = 10

如👆所示，这样就可以轻松的定义一个变量。
但在实际使用中最好是遵守如下的命名规范：
1> 变量名称只能由有效字符（大小写字母，数字，下划线）组成(name+ 报错语法错误)
2> 不能以数字开头
3> 不能是关键字或者是保留字
4> 变量命名尽量有意义（name age sex ）
5> 小驼峰法 userAddress(除了第一个单词，其他单词首字母大写)
6> 下划线法（官方推荐）

标识符的命名规范

所谓的标识符就是对变量、常量、函数、类等对象起的名字。

首先必须说明的是，Python语言在任何场景都严格区分大小写！

Python对于标识符的命名有如下规定：

• 第一个字符必须是字母表中的字母或下划线’_’

• 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成

• 标识符对大小写敏感

python的常量

python并没有定义常量的方式，常量是通过变量来模拟的
常量的命名规范：所有字母大写的单词是常量，这是一种约定俗成的方式而非强制约束。

python的关键字

关键字：在编程语言中有特殊含义的单词
保留字：目前版本还没使用，但后面可能会用的单词

2.2 数据类型

基本数据类型

int		#整数
float	#浮点
bool	#布尔True False
str		#字符串ord()	#用来获取单个字符的编码（ASCII）chr()	#用来把编码转换成对应字符

转义	字符 描述
(\在行尾时)	续行符
(\\)	反斜杠
（\'）	单引号
（\"）	双引号
\b	退格(Backspace)
\000	空
\n	换行
\r	回车
\f	换页
\yyy	以\数字0开头后跟三位八进制数
\xyy	以\字母x开头后跟至少2位十六进制数

数据类型转换

# 使用这种方式可以转换数据类型，
num = int(input())

2.3 常见的运算符

算术运算符

运算符	含义	备注
+	加法运算
-	减法运算
*	乘法运算
/	除法运算	在c++ C Java等强数据类型语言是整除运算
%	取余运算	求模或者求余数
//	整除运算	整除（只要整数部分）
**	幂次方运算

关系运算符

运算符	含义
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于
==	等于
!=	不等

注意： 一般情况下关系运算符的值是一个布尔值，只有True和False

逻辑运算符

运算符	含义	备注
and	且	多个条件必须同时满足，则结果是true
or	或	多个条件，至少一个为真，则为真
not	非	取反 ，一般会和In关键字一起使用，表示意义相反

赋值运算符

运算符	含义	备注
=	等于	赋值
+=	加等	a += 值 等价于 a = a + 值
-=	减等
*=	乘等
/=	除等
**=	幂次方等
//=	整除等

注意： python中没有自加自减运算

身份运算符

运算符	含义	备注
is	判断两个标识符是不是引用自一个对象	x is y，类似id(x)==id(y)，如果引用的是同一个对象则返回True，否则返回False
is not	判断两个标识符是不是引用自不同对象	x is not y

注意： is与比较运算符“==” 的区别，两者有根本上的区别：

is用于判断两个变量的引用是否为同一个对象，而“==”用于判断变量引用的对象的值是否相等！
简单的说： ==是用来对变量的值进行判断的，而is判断的是内存地址。

成员运算符

in 与 not in是Python独有的运算符（全部都是小写字母），用于判断对象是否某个集合的元素之一

位运算符

a = 0011 1100
b = 0000 1101
­­­­­­­­­­­­­­­­­
a & b = 0000 1100
a | b = 0011 1101
a ^ b = 0011 0001~ a = 1100 001

三目运算符

在python中的格式为：为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果
例如：

a = input()
b = input()
max = a if a > b else b
print(max)
# 此代码，当满足a > b 时，输出if前面的值也就是a，不满足则输出else后面的值，也就是b

示例

1. 设计一个程序，判断输入的数字是不是质数

prime_num = int(input("请输入一个整数："))			#获取用户输入内容
if prime_num <= 1:								#这个条件语句检查用户输入是否小于等于1；是：输出不是质数；否：执行后面的语句print(f"{prime_num}不是质数")
else:for i in range(2, int(prime_num**0.5)+1):	#如果输入大于1进入else。开始for循环，从2开始逐个遍历直到prime_num的平方根if prime_num % i == 0:					#检查prime_num是否能被i整除；print(f"{prime_num}不是质数")		#有能被整除的则打印不是质数break								#使用break跳出循环else:print(f"{prime_num}是一个质数")			#若循环正常结束则没有可以整除的，打印是一个质数

结果展示：

2. 使用turtle画一个五环

import turtle as t		#导入turtle库取别名为t，方便书写
color = ["blue","black","red","yellow","green"]		#定义一个列表来存储五环的五种颜色
coordinate = [(-220, 50), (0, 50),(220, 50), (-110, -85), (110, -85)]		#定义列表来存储五环的圆心坐标t.pensize(10)				#设置画笔的粗细for i in range(5):			#for循环开始画圆画5个圆就循环5次t.color(color[i])		#根据i的值读取color列表的值获取颜色t.penup()				#把笔抬起来t.goto(coordinate[i])	#根据i的值读取coordinate列表的值获取坐标t.pendown()				#把笔放下t.circle(100)			#开始画圆半径100
t.done()					#停止画笔，但不关闭窗口

如下图所示：这是绘制完成的样子

3. 使用循环显示四种模式，使用嵌套循环在四个独立的程序中显示下面四种模式。

print("模式A")
for i in range(1, 7):			#外部循环，控制行数，表示6行输出for num in range(1, i + 1):	#内部循环，控制每行打印的数字，从1开始到i结束print(num, end=" ")		#循环一次打印一次num的值，并在num后面有个空格print()						#换行，循环结束，开始从头循环print("模式B")
for i in range(6, 0, -1):		#外部循环，控制行数，表示6行输出，i的值将从6-1倒序for num in range(1, i + 1):	#内部循环，控制数字，第一行从1开始i结束print(num, end=" ")		#循环一次打印一次num的值，并在num后面有个空格print()						#换行，循环结束，开始从头循环print("模式C")
for i in range(1,7):for space in range(6-i):	#内部循环，控制空格个数，从0开始到6-i-1print(" ",end=" ")for num in range(i,0,-1):	#内部循环，控制输出数字，从i开始到1结束，每次递减1print(num,end=" ")print()print("模式D")
for i in range(6, 0, -1):for space in range(6 - i):	print(" ", end=" ")for num in range(1, i + 1):	#内部循环，1开始1结束，默认每次+1print(num, end=" ")print()

执行结果展示：

F:\pythonwork0912\venv\Scripts\python.exe F:\pythonwork0912\for-demoABCD.py 
模式A
1 
1 2 
1 2 3 
1 2 3 4 
1 2 3 4 5 
1 2 3 4 5 6 
模式B
1 2 3 4 5 6 
1 2 3 4 5 
1 2 3 4 
1 2 3 
1 2 
1 
模式C1 2 1 3 2 1 4 3 2 1 5 4 3 2 1 
6 5 4 3 2 1 
模式D
1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 1 2 3 4 1 2 3 1 2 1 Process finished with exit code 0

4. 在金字塔模式中显示数字，编写一个嵌套for循环来显示下面的输出。

for i in range(0, 8):for space in range(1, 9 - i):  # 控制左侧倒三角空白区域print("\t",end="")for num_lift in range(0, i + 1):  # 控制左侧数字print(2 ** num_lift, end="\t")for num_right in range(i, 0, -1):  # 控制右侧数字print(2 ** (num_right - 1), end="\t")print()

结果为：

5. 实现求1-100之间的质数

prime_nums = []						#定义一个空列表
for prime_num in range(0,101):		#遍历0-100if prime_num <=1:				#过滤2以下的TF_prime = Falseelse:TF_prime =Truefor num in range(2, int(prime_num**0.5)+1):	#循环迭代2到数字的平方根if prime_num % num == 0:				#检查是否有因子TF_prime = False					#有则设为Falsebreakif TF_prime:		#这句实际是 if TF_prime == True，简写就是这样，bool为真则加入列表prime_nums.append(prime_num)
print(prime_nums)

结果为：

第三章 程序控制流程

3.1 顺序流程

程序的执行顺序：
自上而下的，书写顺序就是执行顺序
一般思路：
初始化变量；数值输入；算法处理；输出。
示例：

#代码执行时会先进入阻塞状态，直到用户输入华氏度或者按下enter
F = int(input("请输入华氏温度:"))
#转换算法
C = 5 / 9 * (F - 32)
#输出结果
print("摄氏温度为：%.2f" % C)

3.2 选择结构

单分支

# 注意python是强缩进语句，一般使用tab进行缩进
if 条件#执行语句

双分支

if 条件:#执行语句
else:#执行不满足的语句

多分支

if 条件1:#执行条件1满足的代码 
elif 条件2:#执行条件2满足的代码…………
elif 条件n#执行条件n满足的代码 
else:#前面所有条件都不满足的情况
#else不是必须的

3.3 while循环

一般循环用for，while不咋好用。适合不知道循环边界时使用

while 条件:循环体

#输出99乘法表
i = 1
while i <= 9:j = 1while j <= i:print("%s X %s = %s " %(i,j,(i*j)),end = "")j += 1print()i += 1

3.4 for循环

for 循环 常用的循环结构，一般使用for in 结构用来遍历容器.

 # 打印0~10for i in range(0,11)#range 范围：左闭右开默认步长1print(i)

3.5 break和continue关键字

break：终止循环
continue：跳过本次继续下一次循环

for i in range(101):if i == 50:break #终止循环print(i)
else:print("break了就不进来了")
print(“循环结束了”)
#此代码只会打印最后一个print，不会进入else
for i in range(101):if i == 50:continueprint(i)
else:print("break了就不进来了")
print("循环结束了")
#此代码会进入else执行print语句

第四章 内置容器

4.1 列表 list

#列表定义
ls = [2,3,4,5]
ls = list([1,2,"wzh"])
#如何遍历容器
for i in ls:print(i)
#while循环
Index = 0
While index < len(ls)：Print(ls[index])Index += 1

方法名	含义
append()	向列表尾部追加元素
insert（index, object）	向指定的位置追加元素
sort()	列表排序（只能排Int）字母按照ASCII值进行排序，类型不能混淆
index()	查找元素第一次在列表中出现的位置，如果没有这个元素则会报错
reverse()	将列表元素顺序翻转
remove()	通过元素来移除元素，如果元素不存在则抛出异常
count()	统计元素在列表中的个数
clear()	清除元素
copy()	浅拷贝对象（拷贝） 不等价于 = （引用传递），在堆内存中进行对象拷贝
extend()	合并列表
pop()	与append()相反，删除列表最后一个元素，并返回值这个元素，要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置
内存模型：

栈（stack）：

​ 先进后出，后进先出

堆（heap）：

队列：先进先出，后进后出

4.2 集合 set

集合是无序的，不能重复的
创建集合的方法：

方法	含义
s= set()	使用全局函数set()创建一个集合
s = set({1,3,4,5})	创建集合并赋值
s = {}	如果使用空的{}来创建一个对象，改对象是一个字典，不是一个集合
s = {元素}	{}至少要有一个元素，此时才是集合

常见使用方法：

方法	含义
Clear	用于清空集合中的所有元素，使其成为空集合
remove	用于从集合中移除指定的元素。如果指定的元素不存在于集合中，它会引发 KeyError 异常
copy	用于创建集合的副本。它返回一个新的集合，该新集合包含与原始集合相同的元素。这个方法通常用于在不影响原始集合的情况下进行操作
add	添加元素，如果元素重复，不能添加，涉及到hash算法
difference	差集
intersection	交集
union	并集
update	更新集合，合并集合
discard	移除元素，但是元素如果不存在，则不做任何操作

4.3 元组 tuple

元组的创建：
弱数据类型创建 t = (1,2,3,4)
tuple全局函数创建 t = tuple() t = tuple((元素……))
元组是一个不可变类型，元组的元素一旦定义下来，则无法改变

注意：
虽然元组不可变，如果元组内部元素是可变类型，那么改元组就可变

4.4 字典 dict

 d = {“name”:”zhangsan”,”age”:16,”gender”:”男”}​       dd = dict()​       dd = dict({“name”:”zhangsan”,”age”:16,”gender”:”男”})通过key来访问对应的值 d[“name”]
​    字典对象[key] 返回key对应的值，如果没有抛出异常
​    字典对象[key] = 新值  
​    字典对象新[key] = 新值   增加新的键值对

常用方法：

方法名	说明
clear
copy
get	和字典对象[key]类似，通过key值获取值，注意，如果没有该键，则返回none
keys	返回所有的键
values	返回所有的值
setdefault	设置一个默认值
items	返回键值对
pop（key）	通过键来移除键值对，如果没有，则抛出异常
popitem	移除键值对（按照LIFO后进先出的顺序）

4.5 排序算法

冒泡排序

冒泡排序是一种排序算法，通过重复的遍历元素列表，比较相邻的元素并交换他们，如果顺序不正确则一直重复，他的基本思想就是对比两个元素把大的那个往后移，就像气泡那样，不断上升。

#给定一个列表
ls = [9, 54, 3, 6, 8, 10, 66, 99, 30, 44, 28]
# 遍历这个列表，缩小范围，用于将最大的元素冒泡到正确的位置
for i in range(0, len(ls) - 1):
# 用于比较相邻的元素并交换for j in range(0, len(ls) - 1 - i):#如果ls[j]>ls[j+1]那么交换位置，将大的元素往后移动if ls[j] > ls[j + 1]:ls[j], ls[j + 1] = ls[j + 1], ls[j]
print(ls)

选择排序

选择排序将未排序的部分中的最大值/最小值，放在已排序的末尾。不断重复，直到排序完成

ls = [9, 54, 3, 6, 8, 10, 66, 99, 30, 44, 28]
# 每次大循环会确定第一个元素为最小值。当序列为n时，比较n -1次即可完成排序
for i in range(0, len(ls) - 1):# 每次大循环会确定第一个元素为最小值。# 所以比较范围从左不断向右-1# 这使得内层循环的左边界为i+1，右边界不变for j in range(i + 1, len(ls)):if ls[i] > ls[j]:ls[i], ls[j] = ls[j], ls[i]
print(ls)

插入排序

插入排序将待排序的列表分成已排序和未排序的部分，从未排序的部分中逐个选择元素，比较和已排序元素的大小并不断向左移动已排序元素来完成。

arr = [8, 3, 2, 6, 1, 4, 9, 7]
#遍历未排序部分，
for i in range(1, len(arr)):
# 用于比较当前元素arr[i]与已排序部分元素arr[j-1]，并不断向左移动已排序元素，直到找到适当的位置。for j in range(i, 0, -1):if arr[j] <= arr[j - 1]:arr[j], arr[j - 1] = arr[j - 1], arr[j]
print(arr)

计数排序

计数排序是一种非比较性的排序算法，统计每个元素在待排序序列中出现的次数，然后根据这些统计信息重新给出列表。

1. 首先找出最大和最小值。
2. 创建一个计数数组（counting array）来统计每个元素在待排序序列中出现的次数。计数数组的大小是max - min + 1，每个元素的索引对应着待排序元素的取值。初始时，计数数组的所有元素都初始化为0。
3. 遍历待排序序列，将每个元素的值作为计数数组的索引，并将对应索引的计数加1。
4. 根据计数数组中的统计信息，重建有序序列。遍历计数数组，根据每个元素出现的次数，依次将元素放回原始序列中。可以根据计数数组的索引来确定元素的值，同时更新计数数组中的统计信息，确保相同元素的位置不会发生冲突。

# 计数排序
ls = [9, 54, 3, 6, 8, 10, 66, 99, 30, 44, 28]
# 找到ls中的最大值
max_v = ls[0]
for i in range(1, len(ls)):if max_v < ls[i]:max_v = ls[i]
# 找到ls中的最小值
min_v = ls[0]
for i in range(1, len(ls)):if min_v > ls[i]:min_v = ls[i]
# 根据最大值和最小值生成一个升序的字典，其中每一个key的value 都是记录该key在ls中出现的次数
dc = dict()
for i in range(min_v, max_v + 1):dc[i] = 0
for item in ls:dc[item] += 1
# 根据字典记录新的列表，如果某个选项出现了n次，则往新列表中添加n个
ls_new = []
for key, value in dc.items():for i in range(value):ls_new.append(key)
print(ls_new)

4.6 查找算法-二分查找

二分查找是一种高效的查找算法，用于在有序的数组中查找指定元素的位置，每次查找的范围减半，首先确定区间，第一个和最后一个，计算中间的元素的索引，如果找到中间元素==目标元素则完成查找，返回中间的元素索引。

def binary_search(arr, target):left, right = 0, len(arr) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2  # 计算中间元素的索引if arr[mid] == target:return mid  # 找到目标元素，返回索引elif arr[mid] < target:left = mid + 1  # 缩小查找区间为右半部分else:right = mid - 1  # 缩小查找区间为左半部分return -1  # 目标元素不在数组中# 测试二分查找
my_list = [1, 3, 6, 8, 9, 12, 15, 18, 21, 24]
target = 9
result = binary_search(my_list, target)
if result != -1:print(f"目标元素 {target} 在列表中的索引为 {result}")
else:print(f"目标元素 {target} 不在列表中")

第五章 函数

5.1 函数的基础

函数的定义

在Python中，函数是一段可重用的代码块，用于执行特定的任务。您可以使用def关键字来定义一个函数，并在函数体内编写代码。以下是一个简单的函数定义示例：

def greet(name):print(f"Hello, {name}!")

函数的调用

要调用函数，只需使用函数名并传递所需的参数（如果有的话）。例如：

greet("Alice")

这将打印出：Hello, Alice!

参数传递

Python函数可以接受多个参数，参数之间使用逗号分隔。参数可以是任何数据类型，包括整数、字符串、列表、字典等。函数可以根据需要使用这些参数来执行操作。

def add(a, b):result = a + breturn resultsum = add(3, 4)

默认参数

您还可以为函数参数提供默认值，这使得某些参数成为可选的。如果调用函数时没有传递这些参数，将使用默认值。

def greet(name, greeting="Hello"):print(f"{greeting}, {name}!")greet("Alice")  # 输出：Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # 输出：Hi, Bob!

可变数量参数

有时候，您不知道函数将接受多少个参数。在这种情况下，您可以使用可变数量参数。使用*前缀的参数将收集所有传递给函数的额外参数，并将它们作为元组传递给函数。

def average(*numbers):total = sum(numbers)count = len(numbers)return total / countavg = average(1, 2, 3, 4, 5)

5.2 返回值

使用return语句

函数可以使用return语句来返回一个值。返回值可以是任何数据类型。如果函数没有return语句，将默认返回None。

def add(a, b):return a + bresult = add(3, 4)

多个返回值

Python函数也可以返回多个值，实际上，它返回一个元组（tuple）。这使得您可以方便地返回多个相关的值。

def get_name_and_age():name = "Alice"age = 30return name, ageperson_info = get_name_and_age()
>>>('Alice', 30)

函数文档字符串（docstring）

函数文档字符串是一种可选的字符串，用于描述函数的目的、用法和参数等信息。它们通常位于函数定义的顶部，并由三重引号括起来。

def add(a, b):"""这个函数用于计算两个数的和。    参数：a -- 第一个数b -- 第二个数返回值：两个数的和"""return a + b

可以使用help()函数或在交互式环境中键入函数名来查看函数的文档字符串。

5.3 作用域

全局作用域

在Python中，变量可以具有不同的作用域。全局作用域是在整个程序中可见的作用域，通常在函数外定义的变量具有全局作用域。

x = 10def print_x():print(x)print_x()  # 输出：10

局部作用域

局部作用域是在函数内部可见的作用域。在函数内定义的变量通常具有局部作用域，不能在函数外部访问。

def print_local_var():y = 5print(y)print_local_var()  # 输出：5
# print(y)  # 会引发NameError，因为y是局部变量

global和nonlocal关键字

如果需要在函数内部修改全局变量，可以使用global关键字。类似地，如果在嵌套函数内部修改外部函数的局部变量，可以使用nonlocal关键字。

x = 10def modify_global():global xx = 20modify_global()
print(x)  # 输出：20

5.4 递归函数

什么是递归

递归是一种算法设计技巧，其中一个函数在其自身内部调用。在递归函数中，问题被分解成一个

或多个更小的相似问题，直到达到基本情况，然后开始返回结果并合并答案。

递归示例

一个经典的递归示例是计算阶乘。

def factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n - 1)result = factorial(5)  # 计算5的阶乘

递归 vs 迭代

递归是一种强大的技巧，但它可能导致堆栈溢出错误。在某些情况下，迭代可能更有效。因此，在选择使用递归还是迭代时，需要谨慎考虑。

迭代器

迭代器是一种特殊的对象，它允许您逐个访问元素，而不是一次性加载整个数据集。迭代器通常使用iter()和next()函数来实现。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
iterator = iter(fruits)print(next(iterator))  # 输出：apple
print(next(iterator))  # 输出：banana
print(next(iterator))  # 输出：cherry

当没有更多的元素可供迭代时，next()函数会引发StopIteration异常。

迭代与递归的比较

迭代和递归都用于处理重复任务，但它们之间有一些重要的区别：

• 递归是通过函数内部的自我调用来处理任务，而迭代是通过循环执行来处理任务。
• 递归通常需要更多的内存，因为它会在函数调用栈上创建多个副本，而迭代通常需要较少的内存。
• 在某些情况下，递归更容易理解和编写，而在其他情况下，迭代可能更有效。

5.5 高级函数技巧

匿名函数（Lambda函数）

Lambda函数是一种轻量级的函数，通常用于临时的、简单的操作。它们可以在不定义具名函数的情况下创建。

add = lambda x, y: x + y
result = add(3, 4)

高阶函数

Python支持高阶函数，这意味着您可以将函数作为参数传递给其他函数，或从函数中返回函数。

def apply(func, x):return func(x)def double(x):return x * 2result = apply(double, 5)

闭包

闭包是包含了自由变量（在函数内部引用但不在函数参数中定义的变量）的函数。它们可以捕获外部函数的状态。

def outer_function(x):def inner_function(y):return x + yreturn inner_functionclosure = outer_function(10)
result = closure(5)  # 结果是15

装饰器

装饰器是一种高级函数技巧，用于修改其他函数的行为。它们通常用于添加功能，如日志记录、性能测量等，而无需修改原始函数的代码。

def my_decorator(func):def wrapper():print("Something is happening before the function is called.")func()print("Something is happening after the function is called.")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()

示例二

1. 实现扫描全盘的函数

import os  # 导入操作系统模块# 定义一个函数，用于递归扫描指定目录下的文件和目录，并计算它们的数量
def scan_disk(dir, count=[0, 0]):# 获取目录下的所有文件和子目录files = os.listdir(dir)# 遍历目录下的所有文件和子目录for file in files:# 使用os.path.join()构建当前文件或目录的完整路径，并规范化路径file_path = os.path.join(dir, file)file_path = os.path.normpath(file_path)# 打印当前文件或目录的路径print(file_path)# 检查当前项是文件还是目录if os.path.isdir(file_path):# 如果当前项是目录，增加目录计数，并递归调用scan_disk函数扫描子目录count[0] += 1scan_disk(file_path, count)else:# 如果当前项是文件，增加文件计数count[1] += 1# 返回文件和目录计数的列表return count# 调用函数开始扫描指定目录
result = scan_disk('F:/test001')# 打印文件数和目录数
print("文件数", result[1])
print("目录数", result[0])

2. 编写程序显示前 100个回文素数。每行显示 10个数字，并且准确对齐

def prime_num(n):	#判断是不是素数if n <= 1:return Falsefor i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):if n % i == 0:return Falsereturn Truedef pali(n): 	#判断是不是回文数return str(n) == str(n)[::-1]	#将n转换成字符串，切片反转字符串，比较是不是相等def find_pp():	#查找前100个count = 0num = 2while count < 100:if prime_num(num) and pali(num):	#两个函数都返回trueprint(f"{num:7}", end=" ")		#格式化打印num七个字符宽度count += 1if count % 10 == 0:				#没十个换行print()num += 1find_pp()		# 调用函数

3. 编写一个测试程序，读入三角形三边的值，若输人有效则计算面积。否则，显示输入无效

import math	#导入数学模块a = float(input("请输入边a"))
b = float(input("请输入边b"))
c = float(input("请输入边c"))
if a + b > c and a + c > b and b + c > a:#两边之和大于第三边s = (a + b + c) / 2	#计算半周长area = math.sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c))	#海伦公式print(f"面积为:{area}")
else:print("无法构成三角形，请重新输入")

第六章 字符串和切片

字符串对象和常见方法

python字符串的定义方式

• 由弱数据类型语言的特性决定的：

  • 单引号
  • 双引号
  • 三引号（允许换行）
  • str
  • s = str(“字符串”)

字符串常见方法

方法名	说明
capitalize（）	格式化字符串，将字符串的首字母大写
center（width,[fillchar]）之前\t(4个空格)	设置字符串按照长度居中(，如果长度小于字符串，不做任何操作整个长度是50的中间，单位是符号位，字符串在50的)，fillchar默认是空格，是可选参数
count()	统计字符或字符串的出现次数
endswith()	判断字符串是否以XXX结尾
startswith()	判断字符串是否以XXX开头
index()	查找字符或者字符串在字符串第一次出现的位置,如果不存在则抛出异常
rindex	从右向左找，查找字符或者字符串在字符串中最后一个的位置
find	查找字符或者字符串在字符串第一次出现的位置，如果不存在返回-1
rfind	从右向左找，查找字符或者字符串在字符串中最后一个的位置
encode（对应的编码）	python3提供将字符串转换为字节的方法（网络传输的时候需要将电信息存储到磁盘上，存储到字符串上是需要二进制数据，在python2中涉及到字符转换非常的麻烦，他不支持中文）（转换的时候需要指定编码集utf-8，转换成功后是字节，type，bxxxx是字节数据）如果字节想转换为字符串？--------decode(对应的的编码)((dir(t) t是字节) 不是字符串的方法) -------字节的方法
format	格式化字符串 n =2 nn=3 print(“n={},nn={}”.format(n,nn))
islower	判断是否都是小写字母
isupper	判断是否都是大写字母
istitle	判断字符串是否是标题
isspace	判断是不是空格位（不常用，了解就行）
isdigit	判断是否为数字(将字符串转换为整数，如果不是数字不能转int)
isalnum	不是判断是不是全是数字，判断是否是有效符号（*$%）
isalpha	判断是否都是字母
title	将字符串转换为标题格式
lower	将字符串转换为小写
upper	将字符串转换为大写
split（“符号”）	按照指定的符号将字符串进行切割(ls = s.split(" ") -----以空格分割)，返回一个列表
join	按照特定的符号将一个可迭代对象拼接成字符串(" ".jion(ls) ------空格拼，不是列表的方法)
strip	清除字符串两侧的空格(java里面有trim())，不能清除字符串中间的空格，例如注册信息的时候，容易打空格，后台接收到的字符串含有很多空格“name ” ，如果用户以"name"登录的时候会登录失败
lstrip	清除字符串左侧的空格
rstrip	清除字符串右侧的空格
replace(“原字符串”，“新字符串”)	替换对应的字符串
ljust	左对齐
rjust	右对齐

字符串切片

切片操作基本表达式：object[start_index : end_index : step]
step：正负数均可，其绝对值大小决定了切取数据时的“步长”，而正负号决定了****“切取方向”，正表示“从左往右”取值，负表示“从右往左”取值。当step省略时，默认为1，即从左往右以增量1取值。“切取方向非常重要！”“切取方向非常重要！”“切取方向非常重要！”，重要的事情说三遍！

start_index：表示起始索引（包含该索引本身）；该参数省略时，表示从对象“端点”开始取值，至于是从“起点”还是从“终点”开始，则由step参数的正负决定，step为正从“起点”开始，为负从“终点”开始。

end_index：表示终止索引（不包含该索引本身）；该参数省略时，表示一直取到数据”端点“，至于是到”起点“还是到”终点“，同样由step参数的正负决定，step为正时直到”终点“，为负时直到”起点“

对象[start:] 从start位置开始切割字符串，切到末尾，包含strat位置

对象[start:end] 从start位置开始切割字符串，切到end位置为止，包含strat位置，不包含end位置

对象[start:end：step] 从start位置开始切割字符串，切到end位置为止，step为步长，默认值为1，当步长为负数的时候，会反向切割

第七章 内置模块

import xxx就是引用模块

OS模块

方法	说明
chdir(path)	修改当前工作目录 os.chdir(“c:\”)------os.chdir(“…”) ,一般不会更改
curdir	获取当前目录 属性 注意返回的是相对路径 （绝对路径os.path.abspath(os.curdir)）
chmod()	修改权限 主要用在linux，help(os.chmod)（不做演示）
close	关闭文件路径（不做演示）
cpu_count()	返回cpu的核对应线程数（2核4线程）
getcwd()	获取当前路径，返回的是绝对路径 ，相当于linux的pwd
getpid()	获取当前进程的进程编号(任务管理器—详细信息)
getppid()	获取当前进程的父进程的进程编号
kill()	通过进程编号杀死进程（明白就行）
linesep	对应系统下的换行符
listdir()	返回对应目录下的所有文件及文件夹(隐藏文件也可以调取出来)，返回的是列表
makedirs()	创建目录，支持创建多层目录(文件夹)os.makedirs(“a/b/c/d”)
mkdir	创建目录，只支持一层创建，不能创建多层
open	创建文件，等价于全局函数open （IO流详细讲）
pathsep	获取环境变量的分隔符 windows ; linux :
sep	路径的分割符 windows \ linux /
remove（文件名或者路径）	删除文件 os.remove(b.text)
removedirs()	移除目录,支持多级删除，递归删除
system	执行终端命令

os.path模块

方法	说明
abspath（相对路径）	返回路径对应的绝对路径(完整的路径) path.abspath(“.”)
altsep	查看python中的各种符号
basename	文件名称，shell编程里面也有 path.basename(“路径”)
dirname	文件所在的目录，shell编程里面也有
exists	判断文件或者目录是否存在（特别有用，使用爬虫爬取数据的时候需要判断是否有这个文件或者文件夹）
getctime	创建时间(不做演示)
getmtime	修改时间(不做演示)
getsize	获取文件的大小，单位是字节
isdir	判断path是不是目录（文件夹）
isfile	判断path是不是文件
isabs	判断是不是绝对路径（不演示）
islink	判断是不是连接（不演示）
ismount	判断是不是挂载文件（Linux下要用的）（不演示）
join （p1,p2）	拼接路径 name=“123.txt” url=“C:/a/b/c” url +“/”+name path.jion(url,name)
sep	路径分隔符 url + path.sep +name
split	分割路径 path.split(“C://desktop”)
realpath	返回真实路径 和abspath一样

UUID模块

UUID是一种标识符，通常用于标识信息或对象的唯一性。

import uuid
# 生成随机的UUID
unique_id = uuid.uuid4()
print(unique_id)

加密模块

hashlib模块
import hashlib
dir(hashlib)
哈希算法
1、 注意：hashlib所有的hash操作起来是一样的，就是你学会一个其它的用法都市一样的，只改变名称就可以，但是在Java里就不一样了，每个算法不一样
cmd窗口：md5 = hashlib.md5()
md5

2、 使用步骤：

创建算法对象（md5 sha256），返回一个算法对象

注意：调用MD5的时候一定要给参数，例如：md5 = hashlib.md5(“12345”)，这个错误不是其他错误，需要接收字节数据不能是字符串md5 = hashlib.md5(“12345”.encode(“utf-8”))

如果不做盐值混淆，直接调用hexdigest() md5.hexdigest()

哈希算法的特点：结果唯一、不可逆，哈希算法是无法反向解密的，安全性特别强，因为结果唯一，可以使用碰撞破解，先把MD5的值存下来，下一次遇到的话就可以破解了

解密 这个网站可以对MD5密码解密

在数据校验、安全检查的时候一定不要做盐值混淆（淘宝买东西，订单的10000元可以手动改成1元，所以淘宝会对订单的生成做一个数据校验，价格、数量、时间戳（类似一个随机数）等做一个md5）

在注册账号的时候，需要输入密码和账号存储到数据库中，密码可以铭文存储到数据库吗？不可以，运维人员一定可以看的得到所有人的密码和账号，这样就很不安全，使用密码校验的时候使用的密文校验

3、 盐值混淆

Hash容易碰撞破解，一般建议使用盐值混淆
Md5.update(salt)

md5 = hashlib.md5("12345".encode("utf-8"))md5.uptate("!@@@@&%hhh".encode("utf-8"))md5.hexdigest()

hmac模块
hmac也是一个哈希加密库，而且用到了对称加密

参数：第一个参数是要加密的字符串，第二个参数是盐值 ，第三个参数是加密算法

hmac.new(“123456”.encode(“utf-8”),“hahhah”.encode("utf-8),md5)

首先会使用对称加密（密钥就是盐值），之后将加密后的数据再做一次hash加密，盐值混淆，所以整个结果十分安全

第八章 IO及对象序列化

什么是IO stream

• 什么是IO流

Input output Stream 的缩写
IO流主要是计算机的输入和输出操作
常见的IO操作，一般说的是内存与磁盘之间的输入输出（侠义）
IO流操作是一种持久化操作，将数据持久化在磁盘上(例如淘宝账号和密码是使用数据库持久化，下一次登录不需要输入密码)

• Python操作IO流

掌握open函数即可
open函数主要作用是打开本地的一个文件

• open函数的解析（help(open)）

第一个参数file 代表要打开或者创建文件的名称或者路径
第二个参数表示打开的模式（默认的是字符输入流）
其他参数
Open的简单使用

from os import path
path.abspath(".")
#在当前路径下建立一个 文件（里面写上一句话）
open("xxx.txt")
open("路径//xxx.txt")
f = open("xxx.txt","r")

dir(f)f.read()#打印时文件里面的语句f.read()#返回的是空,io流打开是一个指针，open函数的第三个参数

 F = open(path,”r”)#一般会把读到的数据保存在变量中Msg = f.read()#关闭IO流，操作完成一定要关闭，不然文件删除不了f.close()

流的分类

• IO流的分类：

• 根据数据流动（站在内存的角度上来说）的方向

输入流
输出流
例子：把数据保存在硬盘里是输入还是输出流？----输出流
根据数据的类型
字节流（存储图片、视频等）
字符流

字符流

f=open("xxx.txt",mode="w")
f.write("哈哈哈哈哈哈，嘿嘿嘿")
#会返回字符的个数
#这个时候打开xxx.txt 没有这一句话，没有关闭，所以没有保存
#会把写入的数据保存到缓存区，缓存区满了才会写入
#第一种方式 关闭流 关闭的时候会自动调用flus 刷新缓存区
f.close()
#不覆盖的写法
f=open("xxx.txt",mode="a")
f.write("哈哈哈哈哈哈，嘿嘿嘿")
f.close()   

字节流

字符流一般不会设计内存不够用的情况，即使500w字也不会有很大的内存，一个字符一个字节，1024个字=1k
help(open)
b ------------ binary mode
视频、图片、音频、可执行文件都是二进制数据，需要使用字节流
mode=“b” --------------表示字节流操作IO流
注意：字节流操作大数据的时候，不建议一次性读取
字节可以操作任何数据，字符只能操作字符数据

def copy_file(src,dest):f = open(src,"rb")f2 = open(dest,"wb")#不推荐#f2.write(f.read())while True:
#以M为单位读取
data = f.read(1024*1024)
#字符流读到最后会返回空 字节流b""
if data == b"":print("数据读取 完成")break
else:f2.write(data)f.close()f2.close()
if __name__ == '__main__':copy_file("a.wmv","C:\\Users\wx\\Desktop\\a.wmv")

def copy_file():src = input("请输入要备份的数据的路径:")dest = input("请输入要保存的路径:")f = open(src,"rb")f2 = open(dest,"wb")#不推荐#f2.write(f.read())while True:
#以M为单位读取
data = f.read(1024*1024)
#字符流读到最后会返回空 字节流b""
if data == b"":print("数据读取 完成")break
else:f2.write(data)f.close()f2.close()
if __name__ == '__main__':copy_file()

运行过程：python xxx.py
请输入要备份的数据的路径：c:\user\wx\desktop\xxx.mp4
请输入保存备份的路径：c:\user\wx\xxx.mp4
问题：python xxx.py
请输入要备份的数据的路径：c:\user\wx\desktop\xxx.mp4
请输入保存备份的路径：c:\user\wx

对象序列化

列表、字典、集合等是对象，对象都是抽象的，是我们想象的虚拟对象，需要将对象持久化，将它保存到磁盘等，所以需要序列化，
对象序列化：将内存中像对象这种抽象的概念转化为真正的字符或者字节的数据
pickle模块
可以将对象转换为字节数据
import pickle
dir(pickle)
dumps ---------------将对象序列化为字节数据 ls = [1,2,3,4,5,6,7] data = pickle.dumps(ls) f = open(“C:\Users\wx\ls.dat”,“wb”) f.write(data) f.close() 怎么读取？
loads ------------- 将字节数据反序列化为对象 f = open(“c:\ls.dat”,“rb”) show = f.read() show pickle.loads(show)
dump ---------------- 注意将对象序列化为字节数据，并且保存到file中 ls = pickle.loads(show) ls pickle.dump(ls,open(“C:\Users\wx\a.txt”,“wb”))
load ---------------- 将一个file对象反序列化为对象 pickle.load(open(“C:\Users\wx\a.txt”,“rb”))
json模块
注意：json这个模块一般用来序列化字典对象，或者转换json数据，并不是只能用来序列化字典，其他也可以

ls = [1,2,3,4,5,6]pickle.dumps(ls)s = json.dumps(ls)f = open("c:\\aa.txt","w")f.write(s)f.close()json.loads(open("c:\aa.txt").read())ss = json.loads(open("c:\aa.txt").read())

第九章 面向对象

面向对象编程思想

• 面向对象就是在编程的时候尽可能的去模拟现实世界，现实世界中，任何一个操作辑的实现都需要一个实体来完成，实体就是动作的支配者，没有实体，就没有动作的发生

• 思考:上例报名过程中，有哪些动词：提出、提供、缴纳、获得、分配、增加，那么有动词就一定有实现这个动作的实体

• 分析:

  • 第一步：分析哪些动作是由哪些实体发出的：

    • 学生:提出报名
    • 学生:提供相关资料
    • 学生:缴费
    • 机构:收费
    • 教师:分配教室
    • 班级:增加学生信息
    • 整个过程中，一共有四个实体：学生、机构、教师、班级

  • 第二步：定义这些实体，为其增加相应的属性和功能
    

  • 第三步：让实体去执行相应的功能或动作

    • 学生：提出报名
    • 学生：提供相关资料
    • 教师：登记学生信息
    • 学生：缴费
    • 机构：收费
    • 教师：分配教室
    • 班级：增加学生信息

面向过程向面向对象思想迁移

• 以前写代码：首先考虑实现什么功能，然后调用函数，之后按部就班的执行
• 以后写代码：首先考虑应该由什么样的主体去实现什么样的功能，再把该主体的属性和功能统一的进行封装，最后才去实现各个实体的功能
• 注意：面向对象并不是一种技术，而是一种思想，是一种解决问题的思维方式
• 面向对象的核心思想是：对调用该功能的主体进行封装，在使用的过程中，先得到对应的主体，再使用主体去实现相关的功能

类与对象

对象

• 概念：是一个抽象概念，对象是事物存在的实体，如：一个人
• 每一个现实业务逻辑的一个动作实体就对应着OOP编程中的一个对象
• 对象分为2部分
  • 静态部分：属性，客观存在，不可忽视，如：人的性别
  • 动态部分：行为，对象执行的动作，如：人跑步
• 对象使用属性（property）保存数据，对象使用方法（method）管理数据

类

Python中，采用类（class）来生产对象，用类来规定对象的属性和方法即要得到对象，必须先有类

为什么要引入类的概念？

• 类本来就是对现实世界的一种模拟，在现实生活中，任何一个实体都有一个类别
• 类就是具有相同或相似属性和动作的一组实体的集合
• 所以，在Python中，对象是指现实中的一个具体的实体，由于实体都有一个类别，所以OOP中的对象也都有一个类

类的定义

class Person():# 属性# 方法（函数）def eat(self):print('我喜欢吃零食')def drink(self):print('我喜欢喝可乐')

类的本质也是一个特殊的对象

• python中一切皆为对象，类是一个特殊的对象即类对象
• 程序运行时，类也会被加载到内存
• 类对象在内存中只有一份，可以创建出多个对象实例

类中的self关键字

• self是Python内置的关键字之一，其指向了类实例对象本身，用于访问类中的属性和方法，在方法调用时会自动传递实际参数self

# 1、定义一个类
class Person():# 定义一个方法def speak(self):print(self)print('Nice to meet you!')# 2、类的实例化（生成对象）
p1 = Person()
print(p1)    # 注意观察地址
p1.speak()p2 = Person()
print(p2)
p2.speak()

类的属性

创建类的属性：

• 概念：定义在类中并且在函数体外的属性变量，类属性可以在类的所有实例之间共享值，是公用属性，一般记录这个类的相关特征

• 类属性可以通过类名或实例名访问

类的方法

类中得变量和方法都叫做类成员

创建_ _ init _ _()方法 (初始化方法)

• 在Python中，__xxx__()的函数叫做魔术方法，指的是具有特殊功能的函数
• 思考：人的姓名、年龄等信息都是与生俱来的属性，可不可以在生产过程中就赋予这些属性呢？
• 类创建后，可以手动创建一个_ _ init _ _()方法，该方法是一个特殊方法，类似java的构造方法，在创建一个对象时默认被调用，不需要手动调用
• _ _ init _ _()方法必须包含一个self参数，且必须是第一个参数，其指向实例本身，没有写self或位置不对，则会报错
• _ _ init _ _()方法开头结尾的双下划线（中间没有空格），是一种特殊约定，旨在区分默认方法和普通方法

类的方法

• 类的成员主要由实例方法和数据成员组成

• 实例方法本质是类中定义的函数

  • 方法名：一般使用小写字母开头
  • self：必要参数，表示类的实例
  • 其它参数：多个参数使用逗号隔开
  • 方法体：实现具体的功能

• 实例方法与函数的区别：python函数实现的是某个独立的功能，实例方法是实现类中的一个行为，是类的一部分

• 使用格式：实例化对象.方法名（实际参数）

创建类的静态方法

• 作用：在开发时，如果需要在类中封装一个方法，这个方法
  • 既 不需要访问实例属性或者调用实例方法
  • 也 不需要访问类属性或者调用类方法
  • 一般打印提示、帮助等信息
• 格式：@staticmethod，其用于修饰类中的方法，使其可以再不创建类实例的情况下进行调用，优点是执行效率高，该方法一般被成为静态方法。静态方法不可以引用类中的属性或方法，其参数列表也不需要约定的默认参数self

对象的创建和调用

属性概念：

• Python中，任何一个对象都应该由两部分组成：属性 + 方法
• 属性即是特征，比如：人的姓名、年龄、身高、体重…都是对象的属性
• 对象属性既可以在类外面创建和获取，也能在类里面创建和获取

创建实例属性（默认的对象属性）

• 概念：定义在类方法中的属性，只作用于当前对象

封装

封装是OOP中的第一个关键概念。它指的是将数据（属性）和操作数据的方法（方法）组合成一个单一的单元，称为类。类是对象的蓝图，它定义了对象的结构和行为。

class Car:def __init__(self, make, model):self.make = makeself.model = modeldef start_engine(self):print(f"{self.make} {self.model}'s engine started.")

在这个例子中，我们创建了一个Car类，它具有make和model属性以及start_engine方法。属性封装了数据，方法封装了操作。

继承

继承是OOP中的第二个重要概念。它允许您创建一个新的类，从现有的类派生出来，并继承其属性和方法。这使得代码重用和层次结构变得更加容易。

class ElectricCar(Car):def __init__(self, make, model, battery_capacity):super().__init__(make, model)self.battery_capacity = battery_capacitydef start_engine(self):print(f"{self.make} {self.model}'s electric motor started.")

在这个例子中，我们创建了一个ElectricCar类，它继承了Car类的属性和start_engine方法。我们还可以在子类中重写方法，以改变其行为。这允许我们在不影响原始类的情况下创建特定类型的对象。

多态

多态是OOP的第三个关键概念。它允许不同类的对象对相同的方法做出不同的响应。这使得我们能够编写通用的代码，能够处理多种对象类型。

def drive_vehicle(vehicle):vehicle.start_engine()my_car = Car("Toyota", "Camry")
my_electric_car = ElectricCar("Tesla", "Model 3", "75 kWh")drive_vehicle(my_car)            # 输出：Toyota Camry's engine started.
drive_vehicle(my_electric_car)   # 输出：Tesla Model 3's electric motor started.

在这个例子中，drive_vehicle函数接受任何具有start_engine方法的车辆对象。这展示了多态的强大之处，因为它允许我们在不知道具体对象类型的情况下调用方法。

总结一下，Python的面向对象编程通过封装、继承和多态提供了强大的工具，使代码更模块化、可重用和易于维护。这些概念是Python中创建复杂应用程序和系统的关键。

第十章 异常处理

异常处理是Python编程中不可或缺的一部分。它允许您在程序出现错误或异常情况时采取适当的措施，以确保程序能够继续执行或以优雅的方式失败。

什么是异常？

在编程中，异常是指程序在执行过程中遇到的问题或错误。这些问题可以是语法错误、逻辑错误或运行时错误。Python将异常视为对象，这些对象包含有关问题的信息，如错误消息、行号和堆栈跟踪。

异常的类型

Python提供了许多内置的异常类型，用于处理各种错误情况。以下是一些常见的异常类型：

• SyntaxError：语法错误，通常是由于代码不符合Python语法规则引起的。
• TypeError：类型错误，发生在操作不兼容的数据类型时。
• NameError：名称错误，通常是由于尝试使用未定义的变量或函数引起的。
• ValueError：值错误，发生在使用正确类型的数据，但其值不合法时。
• ZeroDivisionError：零除错误，发生在试图除以零时。
• FileNotFoundError：文件未找到错误，通常在尝试打开不存在的文件时引发。
• Exception：所有异常的基类，可以用于捕获任何异常。

异常处理的语法

在Python中，异常处理使用try和except语句来实现。try块包含可能引发异常的代码，而except块包含在发生异常时要执行的代码。以下是一个简单的异常处理示例：

try:# 可能引发异常的代码result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:# 处理特定类型的异常print("除以零错误发生了！")

在这个示例中，try块中的除法操作可能引发ZeroDivisionError异常。如果异常发生，程序将跳转到except块，然后打印错误消息。

使用else和finally

除了try和except，Python还提供了else和finally块：

• else：在try块中没有发生异常时执行的代码块。
• finally：无论是否发生异常，都会执行的代码块。

try:result = 10 / 2
except ZeroDivisionError:print("除以零错误发生了！")
else:print(f"结果为：{result}")
finally:print("无论如何都会执行这里的代码")

主动引发异常

除了捕获异常，您还可以使用raise语句主动引发异常。这对于在特定条件下引发自定义异常非常有用。

age = -1
if age < 0:raise ValueError("年龄不能为负数")

自定义异常

您还可以创建自定义异常类，以便更好地组织和处理程序中的异常情况。自定义异常类通常继承自内置的Exception类。

class MyCustomException(Exception):def __init__(self, message):super().__init__(message)try:# 某种条件触发自定义异常if some_condition:raise MyCustomException("自定义异常发生了！")
except MyCustomException as e:print(e)

异常处理的最佳实践

• 明确处理异常：始终尽量明确地处理异常，不要忽略它们。
• 只处理必要的异常：不要捕获过于宽泛的异常，只捕获您能够处理的异常类型。
• 记录异常：使用日志记录来记录异常，以便更容易调试和监视应用程序。
• 使用finally块：如果您有需要在无论异常是否发生时都执行的清理代码，使用finally块。

示例三

1. 设计一套带有界面的可以注册登录的程序

# 导入模块
import os
import hashlib
import uuid# 定义常量：UI
UI = """
*************
1.注册
2.登陆
*************
"""
# 判断 password.txt是否存在，不存在就创建
if not os.path.isfile("F:/password.txt"):open("F:/password.txt", "w").close()# 生成盐值
def get_salt():return str(uuid.uuid4())# 对密码进行+盐计算
def hash_pass(password, salt):
# 给一个字符串：用户输入的密码+随机盐值salt_password = password + salt# 通过md5加密字符串，并返回16进制字符串hash_password = hashlib.md5(salt_password.encode()).hexdigest()return hash_password# 注册账户
def register():username = input("请输入账户")password = input("请输入密码")#通过get_salt函数获取随机盐值salt = get_salt()#通过hash_pass函数，传入password和salthash_password = hash_pass(password, salt)with open("F:/password.txt", "a") as f:f.writelines(f"{username}:{hash_password}:{salt}\n")print("注册成功")# 获取密码
def fromPassword():# 创建一个字典dc = {}#检查文件是否存在if os.path.isfile("F:/password.txt"):# 打开文件with open("F:/password.txt", "r") as f:#遍历将文件内容给linefor line in f:# 通过:分割字符串，username, ha_pass, salt = line.strip().split(":")#返回username键对应的值dc[username] = (ha_pass, salt)return dc# 登录模块
def login():username = input("请输入账户")password = input("请输入密码")# 获取dc返回username键对应的值dc = fromPassword()# 如果username在dc里面if username in dc:# 将注册时的加盐密码和盐值取出，重新加密ha_pass, salt = dc[username]# 对输入的密码加盐加密input_hashed_password = hash_pass(password, salt)# 如果两个密码一样则登录成功if ha_pass == input_hashed_password:print('登录成功')#不一样就是密码错误else:print('密码错误')# 如果username没读到则账户不存在else:print("账户不存在")# 主函数
if __name__ == '__main__':
# 程序阻塞while True:# 打印UIprint(UI)select = int(input('请输入序号选择功能:'))# 如果输入1，执行注册函数if select == 1:register()# 输入2，执行登录函数elif select == 2:login()

测试结果：

2. 创建一个shape类有两个属性center x,center y表示中心坐标 创建一个Rectangle类继承Shape 新增宽高属性 再创建一个circle类继承Shape新增半径属性 矩形和圆形都有一个方法叫做is in(self,x,y) 判断坐标(x，y)是否在图形范围中，如果 (x，y) 在则返回true反之返回false

• 如何确定x，y在矩形或者圆形范围内
  矩形：确定矩形的左上角和右下角坐标。检查给出坐标是否在这两点之间
  圆形：使用坐标(x,y)和圆心坐标计算与圆心的距离，若小于等于半径，则坐标在圆内。

import math# 初始化两个图形
class Shape:def __init__(self, center_x, center_y):self.center_x = center_xself.center_y = center_y# 矩形模块
class Rectangle(Shape):def __init__(self, center_x, center_y, width, height):super().__init__(center_x, center_y)self.width = widthself.height = heightdef rect_in(self, x, y):half_width = self.width / 2half_height = self.height / 2left = self.center_x - half_widthright = self.center_x + half_widthtop = self.center_y + half_heighttail = self.center_y - half_heightif left <= x <= right and tail <= y <= top:return "在矩形内"else:return None# 圆形模块
class Circle(Shape):def __init__(self, center_x, center_y, r):super().__init__(center_x, center_y)self.r = rdef cir_in(self, x, y):distance = math.sqrt((x - self.center_x) ** 2 + (y - self.center_y) ** 2)if distance <= self.r:return "在圆内"else:return None#交互，要求用户输入
rect = input("请输入矩形的中心 x 坐标，中心 y 坐标，宽度和高度（以空格分隔）：")
rect_values = rect.split()  # 拆分输入值circle = input("请输入圆形的圆心坐标（x，y）和半径r（以空格分隔）")
circle_values = circle.split()
#检查输入的是否正确
if len(rect_values) != 4 or len(circle_values) != 3:print("输入格式不正确，请输入正确的值。")
else:
#map用来返回一个迭代器。相当于rect_center_x = float(rect_values)，按顺序给每个变量赋值rect_center_x, rect_center_y, rect_width, rect_height = map(float, rect_values)circle_center_x, circle_center_y, circle_center_r = map(float, circle_values)rect = Rectangle(rect_center_x, rect_center_y, rect_width, rect_height)circle = Circle(circle_center_x, circle_center_y, circle_center_r)print("矩形已创建。")print("圆形以创建")x = float(input("请输入要测试的 x 坐标："))
y = float(input("请输入要测试的 y 坐标："))rect_result = rect.rect_in(x, y)
circle_result = circle.cir_in(x, y)
#根据函数返回判断点在哪
if rect_result and circle_result:print("点" + rect_result + "，点" + circle_result)print("点既在矩形内又在圆内")
elif rect_result:print("点" + rect_result)
elif circle_result:print("点" + circle_result)
else:print("不在这两个图形中")