python编程
优点：Python是一种代表简单主义思想的语言，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身;
Python底层是用C语言编写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快;
IPython
Notebook使我们更容易使用Python进行数据工作，可以轻松地与同时共享Notebook，无需他们安装任何东西，大大减少组织代码，输出和注释文件的开销;
Python是一种通用语言，容易和直观，在学习上会比较容易，可以加快你写一个程序的快速，此外Python测试框架是一个内置的，可以保证你的代码是可重复使用和可靠的;
Python还是一个多用途语言，把不同背景的人结合在一起，作为一种常见的、容易理解，大部分程序员都懂，可以很容易地和统计学家沟通，你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴整合起来。
由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上，比如说：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS等。
很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in sys.path:print
i，而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件;
Python语法独特，也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑，即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱;
Python对比C、C++语言运行速度要慢一些。
㈡ Python编程
#自己添加一下数据，
canpin = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
data = {'u1': ['b', 'c', 'f'],
'u2': ['a', 'e', 'f'],
'u3': [ 'b', 'c', 'd', 'e'],
'u4': ['a', 'c', 'd', 'e', 'f'],
'u5': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'],
'u6': ['c', 'd', 'e', 'f'],
}
data_count = {}
for item in canpin:
count = 0
for key, val in data.items():
if item in val:
count += 1
data_count[item] = count
sorted_data = sorted(data_count.items(), key=lambda b: b[1], reverse=True) # 按字典的value值进行降序排序
while True:
a = int(input("请输入要查看的排名情况,输入0退出"))
if a == 0:
break
if a <= len(sorted_data) and not a <= 0:
print("排名第%s的是%s" %(a,sorted_data[a-1][0]))
else:
print('error')
㈢ python编程
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @FileName :20210430_01.py
# @Time :2021/4/30 10:56
# @Author :Storm_ke
"""
二元一次方程求根公式
"""
import math
def getroot(a, b, c):
assert a != 0, u"不能为0"
try:
t1 = math.sqrt(math.pow(b, 2) - 4*a*c)
except ValueError:
return u"无解"
return round((-b + t1) / 2*a, 2)
if __name__ == "__main__":
a1, b1, c1 = map(eval, input("请输入二元一次方程系数('3','4','5')：").split(","))
print("其中一个解是：{}".format(getroot(a1, b1, c1)))
㈣ 用python编程
㈤ 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。
㈥ Python编程能用在哪些方面
1、web开发：python的诞生历史比web还要早，python是解释型编程语言，开发效率高，非常适合进行web开发。它有上百种web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择python开发web应用，不但开发效率高，速度也是非常快的。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。
2、网络爬虫：网络爬虫是python非常常见的一个场景，国际上其实google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，推动python发展，以前国内很多人采集网上的内容，现在就可以用python来实现了。
3、人工智能：人工智能是非常火的一个方向，AI浪潮让python语言未来充满潜力。现在python有很多库都是针对人工智能的，比如numpy,
scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络等。在人工智能领域，数据分析、机器学习、神经网络、深度学习等都是主流语言。
4、数据分析：数据分析处理方面，python有非常完备的生态环境。大数据分析涉及到分布式计算、数据可视化、数据库操作等，python都有成熟的模板可以完成其功能，对于Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，是非常便利的。
5、自动化运维：python对于服务器是非常重要的，目前几乎所有Linux发行版本中都带有python编辑器，使用python脚本进行批量化文件部署和运行调整都成了Linux服务器很不错的选择。python有很多方便的工具，比如说调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor等，让运维变得更加简单。
㈦ 什么是python编程
Python是一门新兴的编程语言，编程语言有很多，比如C++、Java、C#、PHP、JavaScript等，Python也是其中之一，在学习Python前，我们需要对它有一定的了解。
Python支持多种编程范型，如函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。
Python编写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序，在计算机内部，Python解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。
语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
只有基础建牢固了，才会更利于我们以后的发展及进步，现如今Python的发展十分迅速，已经将C++语言甩在了后边，在不久的将来，可能会超过C和Java这些主流语言。
㈧ Python编程相关
摘要 01 基本数据类型
㈨ python编程
importrandom
a=random.randint(1,100)
b=random.randint(1,100)
c=random.randint(1,100)
print(a,b,c)
print("三个随机数的和为",a+b+c)
print("三个随机数的平均值为",(a+b+c)/3)
㈩ Python编程序
"""Python中九九乘法口诀表可以用行和列相乘的方法实现，具体代码如下："""
for i in range(1, 10): #设置行的数量
for j in range(1, i+1): #设置列的数量，第几行就输出几列
print("%s * %s = %s" % (j, i, i*j), end=' ') #用end=''参数控制换行
print() #消除end=''参数
"""Python计算1+2+…+9的结果,用for循环求和"""
s = 0
for i in range(10):
s = s + i
print(s)
#PS：注意Python中代码行的缩进关系
代码运行效果图