マインドマップギャラリー Python の基本
これは、Python の基本に関するマインド マップです。Python は、動的データ型を備えたインタープリター型のオブジェクト指向の高レベル プログラミング言語です。
2024-04-21 20:49:13 に編集されました人件費の管理は、企業が経済的利益を最大化するための重要な手段です。企業は、課題に対処するために中核となる競争力を継続的に向上させる必要があります。
これは教育技術のガイドではなく、教育の雰囲気を見つける旅です。読者の皆さん、この本では、それぞれの教育的な物語を通して、本当の教育者がどうあるべきかがわかります。繊細で機知に富み、子供たちにとって何が適切で何が不適切かを知っていて、何を言うべきか、何を言ってはいけないのか、注意を払うのかを知っています。子どもの個性を尊重し、子どもの個々の生活世界に注意を払い、子どもの話を「見る」「聞く」方法を知ってください。真の教育者だけが子どもの心を理解し、似非教育の調子を整え、教育と成長をより美しく充実したものにすることができるのです。
この本では、著者は、ほとんどの人が知識とスキルを学ぶのに適した一連の学習方法を詳細にまとめています。著者の意見では、あらゆる学習は、正確なインプット、深い消化、そして複数のアウトプットという 3 つの段階に分けられると考えています。 1 つ目は知識のインプットです。これは、最初に新しい知識を取り入れ、次に知識を消化し、インプットされた知識を理解し、最後に学んだ知識を使用することを意味します。この本が、学習中に混乱している人、または新しいスキルの学習方法がわからないすべての人に役立つことを願っています。
人件費の管理は、企業が経済的利益を最大化するための重要な手段です。企業は、課題に対処するために中核となる競争力を継続的に向上させる必要があります。
これは教育技術のガイドではなく、教育の雰囲気を見つける旅です。読者の皆さん、この本では、それぞれの教育的な物語を通して、本当の教育者がどうあるべきかがわかります。繊細で機知に富み、子供たちにとって何が適切で何が不適切かを知っていて、何を言うべきか、何を言ってはいけないのか、注意を払うのかを知っています。子どもの個性を尊重し、子どもの個々の生活世界に注意を払い、子どもの話を「見る」「聞く」方法を知ってください。真の教育者だけが子どもの心を理解し、似非教育の調子を整え、教育と成長をより美しく充実したものにすることができるのです。
この本では、著者は、ほとんどの人が知識とスキルを学ぶのに適した一連の学習方法を詳細にまとめています。著者の意見では、あらゆる学習は、正確なインプット、深い消化、そして複数のアウトプットという 3 つの段階に分けられると考えています。 1 つ目は知識のインプットです。これは、最初に新しい知識を取り入れ、次に知識を消化し、インプットされた知識を理解し、最後に学んだ知識を使用することを意味します。この本が、学習中に混乱している人、または新しいスキルの学習方法がわからないすべての人に役立つことを願っています。
Python の基本
Python の概要
Python は、動的データ型を備えたインタープリタ型のオブジェクト指向の高レベル プログラミング言語です。
Python 構文の基本
Python 変数
1. Python 変数は、データを保存するために使用されるコンテナであり、整数、浮動小数点数、文字列などのさまざまなタイプのデータを保存できます。
2. Python 変数名は文字、数字、アンダースコアで構成されており、数字で始めることはできません。
3. Python では変数を宣言する必要がなく、直接値を代入して変数を作成できます。
4. 変数名では大文字と小文字が区別されます。たとえば、var と Var は 2 つの異なる変数とみなされます。
5. 代入ステートメントを使用して変数の値を変更したり、del キーワードを使用して変数を削除したりできます。
Pythonのデータ型
1. Python のデータ型には、整数 (int)、浮動小数点数 (float)、文字列 (str)、リスト (list)、タプル (tuple)、辞書 (dict) が含まれます。
2. リストは、さまざまな種類のデータを格納できる、変更可能な順序付きコレクションです。
3. タプルはリストと同様に不変の順序付きコレクションですが、タプルは角括弧の代わりに括弧を使用して表されます。
4. 辞書は、キーと値のペアで構成される順序付けされていないデータ構造であり、各キーは値に対応します。
5. Python は、特定のデータ シナリオを処理するために、set や bool などの他のデータ型も提供します。
6. Python コードを記述する場合、さまざまなデータ型とその特性を理解すると、データをより効率的に処理および操作するのに役立ちます。
Python 演算子
算術演算子 :追加 -: 減算 *:乗算 /:分割 //: 整数除算(フロア除算) %: モジュロ (剰余) **: 電源動作
比較演算子 ==: に等しい !=: 等しくない >: より大きい <: より小さい >=: 以上 <=: 以下
代入演算子 =: 代入 =: 加算代入 -=: 減算の代入 *=: 乗算の代入 /=: 除算の代入 //=: 整数の除算の代入 %=: モジュロ代入 **=: 電源操作の割り当て
演算子の優先順位 Python における演算子の優先順位は、最高から最低まで次のようになります。 括弧 指数演算 (**) 符号 (x、-x、~x) 乗算、除算、モジュロ、整数除算 (*、/、//、%) 加減 ( 、 -) ビット演算(<<、>>、&、^、|) 比較演算子 (<、<=、>、>=、!=、==) 恒等演算子 (is、is not) メンバーシップ演算子 (in、not in) 論理演算子 (not、and、or)
ビット演算子 &: ビット単位の AND |: ビットごとの OR ^: ビットごとの XOR ~: ビットごとの否定 <<: 左にシフト >>:右に移動
論理演算子 and: 論理積 または: 論理和 not: 論理否定
Python オブジェクト指向
1. Python のオブジェクトはクラスのインスタンスであり、クラスはオブジェクトの構造と動作を定義します。
2. `class` キーワードを使用してクラスを定義し、クラス名を呼び出してオブジェクトを作成します。
3. オブジェクト属性: オブジェクトの状態を保存するために使用されるクラス内の変数。
4. オブジェクト メソッド: オブジェクトの動作を記述するために使用されるクラス内の関数。
5. 構築メソッド: `__init__` メソッド。オブジェクト属性を初期化するために使用されます。
6. 継承: サブクラスは、コードの再利用を実現するために、親クラスの属性とメソッドを継承できます。
7. ポリモーフィズム: 異なるクラスのオブジェクトは同じメソッド名を使用できますが、特定の実装は異なる場合があります。
8. カプセル化: オブジェクトの内部実装の詳細を非表示にし、必要なインターフェイスのみを外部アクセスに公開します。
暗号化
対称暗号化: AES(鍵、乱数)
非対称暗号化: アルゴリズムの非対称性 キー非対称 (RSA
配列検索
探す
二分探索 二分探索は二分木に置き換えることができます
線形探索
選別
バブル(O(N^2))
マージ (O(N*log(N)))
Python Web クローラー
1 つ目: 不正な Web サイトをクロールしないで、robots.txt を遵守してください。
ログインは不要です ユーザー名とパスワードを使用して直接ログインします ログインするには確認コードが必要です
クローラーのステップ: リクエストの開始、応答コンテンツの取得、コンテンツの解析、データの保存
リクエストの開始: リクエストは、http ライブラリを使用してターゲット サイトへのリクエストを開始することによって開始されます。つまり、リクエストを送信します。 応答コンテンツを取得する: クローラーがリクエストを送信した後、サーバーが正常に応答できれば、応答を取得します。 コンテンツの解析: HTML データの解析: HTML データの解析方法には、正規表現や Beautifulsoup などのサードパーティ解析ライブラリの使用が含まれます。 データの保存: クロールされたデータはファイルの形式でローカルに保存されるか、データベースに直接保存されます。MySQL、Mongdb、Redis、Oracle などです。
Python データ構造
Python リスト
リストは Python で最も一般的に使用されるデータ構造の 1 つであり、通常は [] 内に配置される順序付けされた要素のコレクションです。 順序付け: リスト内の要素は、リスト内の位置に従って順序付けされます。最初のインデックスは 0、2 番目のインデックスは 1 などになります。 可変性: リスト内の要素は、必要に応じていつでも追加、削除、変更できます。
Python タプル
タプルはリストに似ており、さまざまなタイプの要素を格納できる順序付けられた要素のコレクションでもあります。 ただし、タプルを作成した後は、タプルに要素を追加、削除、または変更することはできません。 タプルは括弧 () で表され、要素もカンマで区切られます。 不変性: タプルは作成後に変更できません。 順序性: タプル内の要素には位置関係もあり、タプル内の要素にはインデックス付けおよびスライス操作を通じてアクセスできます。
Python辞書
ディクショナリは、キーと値のペアを格納する Python の唯一のマッピング タイプです。 辞書内のキーは一意である必要がありますが、値は任意のタイプのデータにすることができます 辞書は中括弧 {} で表され、各キーと値のペアはカンマで区切られます。 順序なし: 辞書内のデータは、リストやタプルの順序とは異なり、順序なしで配置されます。 可変性: ディクショナリは可変であり、キーと値のペアを追加、削除、または変更できます。 Python では辞書は非常に強力であり、すぐに検索する必要があるデータを保存するためによく使用されます。キーを使用すると、対応する値にすばやくアクセス、変更、または削除できます。
パイソンコレクション
セットとは、順序付けされておらず、繰り返しのない要素のコレクションです。 無秩序: セット内の要素には特定の順序がありません。 非反復: セット内のすべての要素は一意であり、重複した要素は許可されません。
Python 文字列
連結: 演算子を使用して 2 つの文字列を連結します。 コピー: * 演算子を使用して文字列をコピーします。 スライス: [start:stop:step] を使用して文字列の部分文字列を取得します。 長さ: len() 関数を使用して文字列の長さを取得します。 検索: find()、index()、startswith()、endswith() およびその他のメソッドを使用して、部分文字列または文字を検索します。 置換: replace() メソッドを使用して部分文字列を置換します。 Split: 文字列をリストに分割するには、split() メソッドを使用します。 大文字と小文字の変換: upper()、 lower()、capitalize()、title() およびその他のメソッドを使用して、文字列の大文字と小文字を変換します。 空白文字を削除する:strip()、lstrip()、rstrip() メソッドを使用して、文字列の両端の空白文字を削除します。 決定: isalpha()、isdigital()、isalnum()、isspace()、およびその他のメソッドを使用して文字列のタイプを決定します。
Python シーケンス
シーケンスは、Python のもう 1 つの重要なタイプのデータ構造であり、順序付けられた要素のセットが含まれます。 インデックス: インデックス (位置) によってシーケンス内の要素にアクセスします。 スライス: スライス操作を使用して、シーケンスのサブシーケンスにアクセスします。 追加: 演算子を使用して 2 つのシーケンスを結合します。 乗算: * 演算子を使用してシーケンスを繰り返します。 長さ: len() 関数を使用してシーケンスの長さを取得します。 最大値/最小値: max() 関数と min() 関数を使用して、シーケンス内の最大値と最小値を取得します (数値シーケンスの場合)
Python データベースの操作
Python データベースの追加: 挿入 sql = "your_table (名前、年齢、都市) の値に挿入 (%s、%s、%s)"
データベースに接続する: 何かを行う前に、データベースに接続する必要があります。通常、これにはホスト名、ポート、ユーザー、パスワード、データベース名の指定が含まれます。 import pymysql #Python データベースを呼び出す conn = pymysql.connect(host='localhost'、user='your_username'、password='your_password'、database='your_database') # 接続を作成します Cursor = conn.cursor() # カーソルオブジェクトを作成する
Python データベース クエリ: 選択 sql = "SELECT * FROM your_table"
Python データベースの削除: 削除 sql = "your_table WHERE name=%s から削除"
Python データベースの更新: 更新 sql = "UPDATE your_table SET age=%s、city=%s WHERE name=%s"
データベースを閉じます。 cursor.close() # カーソルを閉じる conn.close() # 接続を閉じる