python实现

❶ python中，如何实现

首先，找规律。每行都是从1开始，最大的数是 相应的行号。这样可以得到

1
2
3
4
5
6
7
8

nums = 3
for x in range(1, nums+1):
print range(1, x)

# 这样就输出了，如下
[1, ]
[1, 2, ]
[1, 2, 3, ]

然后，继续。
剩下的是前面序列的反转，但是去掉最后一个元素

1
2
3
4
5
6
7

line = [1, 2, 3,]
line_2 = sorted(line[:-1], reverse=True)

# 这样 line_2 就是 [2, 1, ]

new_line = line.extend(line_2)
# new_line = [1, 2, 3, 2, 1, ]

最后就是输出格式的问题了

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

# -*- coding: utf-8 -*-

__author__ = 'lpe234'
__date__ = '2014-11-30'

def do_print(num):
for x in range(1, num+1):
line = range(1, x+1)
line.extend(sorted(line[:-1], reverse=True))
print ' '*(num-x) + ' '.join(str(x) for x in line)

if __name__ == '__main__':
do_print(5)

❷ python语言包括哪些实现

Python是一种计算机程序设计语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年，可以视之为一种改良的LISP。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。

Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森干的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。

标识
标识
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。

就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Mola-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。

Python[2]已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。[3]

由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如着名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商

❸ 利用python实现数据分析

链接：

炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

❹ 用python如何实现啊

from random import randint

class Shengfen(object):

def __init__(self, sname):

self.sname = sname

def shengfen(self):

print(self.sname)

class Dijishi(Shengfen):

def __init__(self, sname, dname):

Shengfen.__init__(self, sname)

self.dname = dname

self.money = 10000 #现有钱数

self.number = 0 #商品数量

self.jycs = 0 #交易次数

def attach_g(self): #联系供应商

self.money -= 100

self.number += 1

if self.number >= 4:

self.xiaoshou() #库存积攒到4件时，开始销售该商品

print("现有钱数：" + str(self.money))

print("现有商品数量：" + str(self.number))

def xiaoshou(self): #销售该商品

if self.jycs < 4: #交易次数小于4次，继续交易

self.money += 110

self.number -= 1

self.jycs += 1

else: #交易次数大于4次，又百分之50的几率退货

if randint(1,2) == 1: #用randint函数创建1/2概率

self.money += 110

self.number -= 1

else:

self.tuihuo()

def tuihuo(self):

self.money -= 30 #退货一件，相当于亏了30元

print("退货一件")

class Gebishi(Shengfen):

def __init__(self, sname, gname):

Shengfen.__init__(self, sname)

self.gname = gname

if __name__ == "__main__":

count = 9 #交易次数

Qinshihuang = Dijishi('Guangdong', 'Guangzhou')

Liubang = Gebishi('Guangdong', 'Foshan')

Hanxin = Gebishi('Guangdong', 'Foshan')

for i in range(count):

Qinshihuang.attach_g()

大致按照要求来写了一下，可能有些地方还有问题，如果有的话，你留言一下，我再帮你改吧

❺ python如何实现计时

用python实现计时器功能，代码如下：
''' Simple Timing Function.
This function prints out a message with the elapsed time from the
previous call. It works with most Python 2.x platforms. The function
uses a simple trick to store a persistent variable (clock) without
using a global variable.
'''
import time
def r( op=None, clock=[time.time()] ):
if op != None:
ration = time.time() - clock[0]
print '%s finished. Duration %.6f seconds.' % (op, ration)
clock[0] = time.time()
# Example
if __name__ == '__main__':
import array
r() # Initialise the timing clock
opt1 = array.array('H')
for i in range(1000):
for n in range(1000):
opt1.append(n)
r('Array from append')
opt2 = array.array('H')
seq = range(1000)
for i in range(1000):
opt2.extend(seq)
r('Array from list extend')
opt3 = array.array('H')
seq = array.array('H', range(1000))
for i in range(1000):
opt3.extend(seq)
r('Array from array extend')
# Output:
# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.
# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.
# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.

❻ 用Python如何实现呢

start_i = 5
result = 1
while(start_i<=500):
if start_i != 99:
result = result * start_i
start_i = start_i + 1
print(result)

❼ Python实现的快速排序算法详解

Python实现的快速排序算法详解
本文实例讲述了Python实现的快速排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
快速排序基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
如序列[6，8，1，4，3，9]，选择6作为基准数。从右向左扫描，寻找比基准数小的数字为3，交换6和3的位置，[3，8，1，4，6，9]，接着从左向右扫描，寻找比基准数大的数字为8，交换6和8的位置，[3，6，1，4，8，9]。重复上述过程，直到基准数左边的数字都比其小，右边的数字都比其大。然后分别对基准数左边和右边的序列递归进行上述方法。
实现代码如下：
def parttion(v, left, right):
key = v[left]
low = left
high = right
while low < high:
while (low < high) and (v[high] >= key):
high -= 1
v[low] = v[high]
while (low < high) and (v[low] <= key):
low += 1
v[high] = v[low]
v[low] = key
return low
def quicksort(v, left, right):
if left < right:
p = parttion(v, left, right)
quicksort(v, left, p-1)
quicksort(v, p+1, right)
return v
s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
print("before sort:",s)
s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1)
print("after sort:",s1)
运行结果：
before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]

❽ 怎样用python实现这样一个简单程序

defnumberInputer(prompt,quitflat):
"""prompt:输入时的提示信息,
quitflag:退出标识字
"""
whileTrue:
gotter=rawinput(prompt+',"%s"forquit'%quitflag)
ifgotter==quitflag:
break
try:
yieldint(gotter)
except:
continue

degrees=[]
fordegreeinnumberInputer(prompt="请输入考试分数",quitflag="Q"):
degrees.append(degreee)
print"分数中大于60的分数之和",sum(filter(lambdax:x>=60,degrees))

❾ Python的几种实现

Python自身作为一门编程语言，它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言，但是彼此之间，特别是与CPython之间还是有些差别的。
下面分别列出几个主要的实现。
1.CPython：这是Python的官方版本，使用C语言实现，使用最为广泛，新的语言特性一般也最先出现在这里。
CPython实现会将源文件（py文件）转换成字节码文件（pyc文件），然后运行在Python虚拟机上。
2.J
ython：这是Python的Java实现，相比于CPython，它与Java语言之间的互操作性要远远高于CPython和C语言之间的互操作性。
在Python中可以直接使用Java代码库，这使得使用Python可以方便地为Java程序写测试代码，更进一步，可以在Python中使用Swing等图形库编写GUI程序。
Jython会将Python代码动态编译成Java字节码，然后在JVM上运行转换后的程序，这意味着此时Python程序与Java程序没有区别，只是源代码不一样。
在Python 中写一个类，像使用Java 类一样使用这个类是很容易的事情。
你甚至可以把Jython 脚本静态地编译为Java 字节码。
示例代码：fromjava.langimportSystemSystem.out.write('Hello World!
')
3.Python for .NET：它实质上是CPython实现的
.NET托管版本，它与.NET库和程序代码有很好的互操作性。4.
IronPython：不同于Python for .NET，它是Python的C#实现，并且它将Python代码编译成C#中间代码（与Jython类似），然后运行，它与.NET语言的互操作性也非常好。5.
PyPy：Python的Python实现版本，原理是这样的，PyPy运行在CPython（或者其它实现）之上，用户程序运行在PyPy之上。它的一个目标是成为Python语言自身的试验场，因为可以很容易地修改PyPy解释器的实现（因为它是使用Python写的）。6.
Stackless：CPython的一个局限就是每个Python函数调用都会产生一个C函数调用。这意味着同时产生的函数调用是有限制的，因此Python难以实现用户级的线程库和复杂递归应用。一旦超越这个限制，程序就会崩溃。Stackless的Python实现突破了这个限制，一个C栈帧可以拥有任意数量的Python栈帧。这样你就能够拥有几乎无穷的函数调用，并能支持巨大数量的线程。Stackless唯一的问题就是它要对现有的CPython解释器做重大修改。所以它几乎是一个独立的分支。另一个名为Greenlets的项目也支持微线程。它是一个标准的C扩展，因此不需要对标准Python解释器做任何修改。
下面的这篇文章对Stackless做了比较多的介绍，但是也比较难以读懂：
可爱的 Python：Python实现内幕

❿ 用Python实现，谢谢