python簡單的例子

A. 有沒有簡單一點的python小例子小項目

可能很多人學編程有個誤區，總想著從最基礎的原理開始，看了一大堆書一堆視頻還是不會，興趣也早沒了。而自己動手寫代碼是最好的開始方式，不管TM三七二十一，直接就是干，無論是看書還是看視頻，確保身邊有台電腦可以直接操作，就好比你拿到駕駛說明書一樣，最好你已經坐在車上可以直接試驗。 只是如果不夠細心或對知識的掌握不夠，誤解某些重要概念，給以後寫代碼埋下隱患，這個時候你要去看官方文檔，看最佳實踐，看理論知識。
GitHub有個項目寫了大量的Python小腳本，有近萬個的Star，我列了30個Pyhon小例子，或許能幫助你快速上手Python，而且他們都是能在實際中可以用到的，有時還能幫助你節省大量時間，相信照著練完之後，代碼水平會大有長進。
1、batch_file_rename.py 批量重命名指定目錄下面所有文件的後綴名。
2、create_dir_if_not_there.py 如果不存在的目錄。
3、Fast Youtube Downloader 多線程高速下載Youtube視頻。
4、Google Image Downloader 根據指定詞語從Google搜索圖片並下載。
5、dir_test.py 檢查目錄 testdir 是否存在, 如果不存在則創建一個。
6、env_check.py 檢查環境變數
7、fileinfo.py 展示文件的元信息

B. 1.Python的一個小例子---daydayup

提要：最近發現自己似乎並沒有很好的建立起程序的思維，在學習 Python語言程序設計_中國大學MOOC(慕課) (icourse163.org) 時有些例子還蠻有趣的，因此進行記錄。

每天努力1%，365天後自己是什麼樣呢？
每天懈怠1%，365天後自己又是什麼樣的？
如果一周的某幾天加倍努力，某幾天懈怠又是什麼結果呢？

對於前兩個問題使用數學式子表示為：(1±0.01)^365，使用程序可以直接使用 pow(1±0.01, 365)
第三個問題不是那麼好直接用數學來表示，如果用程序的思維，我們抽象輸入、輸出和處理三個部分。
1.輸入：一周中努力的天數，努力的倍數；懈怠的天數，懈怠的倍數
2.輸出：輸出365天後努力與懈怠的結果
3.處理：寫一個循環，我們可以先努力後懈怠，那麼當天數為努力的日子的時候：執行 (1+倍數)；當天數為懈怠的時候：執行 (1-倍數）。當循環完365天就把結果輸出。

這里把當前的能力設為1，在365天循環之後輸出一年以後增長了多少倍。循環往往進行累乘、累加。以一周為周期，所以需要對7取余作為判斷。這里計算出的答案與課程中會有差異，因為課程中把周日周天設為0和6，而循環從0開始，那麼它表示先懈怠一天然後努力5天然後再懈怠一天，而365/7餘1，那麼兩種方法最後一天存在懈怠和努力的差異，因此結果不同。

因為計算機計算是非常快的，因此對於一些題可以採取窮舉法。
小A：工作日努力，周末懈怠1%
小B：每天努力1%
那麼小A工作日要多努力才能趕上小B？

假設小A從1%開始計算，結果小於小B，那麼努力值+0.001，直到結果>=小B，將當前努力值輸出。
把dayDayup函數進行調用得到365天後的結果，因為其輸入參數需要變化，因此用變數進行替代。不斷進行判斷-更新參數值-判斷的過程，將可能進行一一搜索。

C. Python程序開發之簡單小程序實例（3）-列印99乘法口訣表

Python程序開發之簡單小程序實例

（3）-列印99乘法口訣表

一、項目功能

在屏幕中列印格式化的九九乘法口訣表。

二、項目分析

按九九乘法口訣的運算順序，列印的口訣表共有9行9列，第1行只有1列，第2行有2列……，第9行共有9列，如下所示：

1 1

1 2 2 2

1 3 2 3 3 3

……

……

1 9 2 9 3 9 4 9 5 9 6 9 7 9 8 9 9 9

要按格式控制輸出，需定義2個循環，其中一個循環（我們稱其為外循環，在其內定義變數i）嵌套另一個循環（我們稱其為內循環，在其內定義變數j），外循環（變數i）控制行，循環次數大於等於1且小於10，內循環（變數j）控制列，循環次數取決於外循環變數i的值。

三、程序源代碼

#!/usr/bin/python3.6

# -*- coding: GBK -*-

print("九九乘法口訣表")

for i in range(1, 10):

print()

for j in range(1, i+1):

print ("%d*%d=%d" % (j, i, i*j), end=" " )

四、代碼解釋：

在程序的第一行為引用python版本，本實例為python3.6

第二行是程序編碼引用，因為在程序中包含有中文字元，所以必須引用GBK，否則就會報錯。

第三行為輸出標題「九九乘法口訣表」

第四行至第七行為程序主體，由兩個循環嵌套組成，在循環內的第五行，為一個控制行格式輸出語句print()，用於換行操作。

五、運行後的輸出結果

下一篇：《Python程序開發之簡單小程序實例(4)》

D. python好學嗎 語法簡單嗎 舉個例子

pythonPython (發音:[ 'paiθ()n; (US) 'paiθn ]n.蟒蛇，巨蛇 )，是一種面向對象的解釋性的計算機程序設計語言，也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 簡單————Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，盡管這個英語的要求非常嚴格！Python的這種偽代碼本質是它最大的優點之一。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。 易學————就如同你即將看到的一樣，Python極其容易上手。前面已經提到了，Python有極其簡單的語法。 可移植性————由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼你的所有Python程序無需修改就可以在下述任何平台上面運行。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至還有PocketPC和Symbian！ 解釋性————這一點需要一些解釋。一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。當你運行你的程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼 運行 程序。在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。事實上，由於你不再需要擔心如何編譯程序，如何確保連接轉載正確的庫等等，所有這一切使得使用Python更加簡單。由於你只需要把你的Python程序拷貝到另外一台計算機上，它就可以工作了，這也使得你的Python程序更加易於移植。 面向對象————Python即支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他主要的語言如C++和Java相比，Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。 可擴展性————如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然後在你的Python程序中使用它們。 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。 豐富的庫————Python標准庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。記住，只要安裝了Python，所有這些功能都是可用的。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。 概括————Python確實是一種十分精彩又強大的語言。

E. python中有哪些簡單的演算法

Python中的基礎演算法有以下幾種：
基礎加減乘除演算法：
加法>>> 2 + 2；
減法>>> 2 - 2；
乘法>>> 2 * 2；
除法>>> 2 / 2。
整除運算：
第一種>>> 2 / 3 整型與整型相除，獲取整數，條件是除數被除數都是整數；
第二種>>> 2 // 3 雙斜杠整除演算法，只獲取小數點前的部分整數值。
冥運算：
例子1：>>> 2 ** 3；
例子2； >>> -2 ** 3；
例子3： >>> (-2) ** 3

F. 如何用python的字典和列表來實現學生成績管理

下面是一個使用 Python 的字典和列表來實現學生成績管理的簡單例子。此例子實現了所有要求，但沒有使用定義學生結構體類型和數組：

---

# 定義學生數據字典

students = []

# 定義輸入函數

def input_student():

while True:

student = {}

student['id'] = input('學號: ')

student['class'] = input('班級: ')

student['name'] = input('姓名: ')

student['scores'] = []

for i in range(3):

score = input('第%d門課程成績: ' % (i + 1))

student['scores'].append(score)

students.append(student)

if input('是否繼續輸入(y/n): ') != 'y':

break

# 定義求平均分函數

def average_score():

for student in students:

total = 0

for score in student['scores']:

total += score

student['average'] = total / len(student['scores'])

# 定義求最高平均分函數

def max_average():

max_student = None

max_average = 0

for student in students:

if student['average'] > max_average:

max_student = student

max_average = student['average']

return max_student

# 調用輸入函數

input_student()

# 調用求平均分函數

average_score()

# 輸出每個學生的3門課程平均分

for student in students:

print('學號: %s, 班級: %s, 姓名: %s, 平均分: %.2f' % (student['id'], student['class'], student['name'], student['average']))

# 調用求最高平均分函數

max_student = max_average()

# 輸出最高平均分的學生信息

if max_student:

print(' 平均分最高的學生: 學號: %s, 班級: %s, 姓名: %s, 3門課程成績: %s, 平均分: %.2f' % (max_student['id'], max_student['class'], max_student['name'], max_student['scores'], max_student['average']))

---

在上面的例子中，我們定義了一個學生數據字典，用於存儲學生信息。然後定義了三個函數，分別用於輸入學生信息、求每個學生3門課程的平均分和求平均分最高的學生。最後，在主函數中調用這三個函數，並輸出結果。

G. Python中的9個代碼小實例！

1、串聯比較

2、串聯函數調用

3、復制列表

4、字典獲取元素值

5、 按值排序字典

6、 For Else

7、列表轉換為逗號分隔的字元串

8、合並字典

9、尋找列表中最大和最小元素的索引

若有不明白的地方，請移步Python視頻教程繼續學習！！

H. 求簡潔優美的python代碼例子、片段、參考資料

建議你去看一本書：《計算機程序的構造與解釋》。裡面用的語言是Scheme，一種Lisp的方言。通過這本書學習程序的抽象、封裝，以及重要的函數式編程思想。等看完這本書以後，你在來寫寫Python代碼，就知道如何讓其簡潔直觀而又不失其可讀性了。

同時，要讓代碼寫得簡潔，你也得熟悉Python本身，充分挖掘其能力。Python內建的幾個高階函數：map，rece，filter，enumerate等等，lambda表達式，zip函數，以及標准庫里強大的itertools、functools模塊，都是函數式編程的利器。此外Python本身提供了許多非常好的語法糖衣，例如裝飾器、生成器、*args和**kwargs參數、列表推導等等，也是簡化代碼的有效手段。還有，Python有著強大的庫。多參考官方的文檔了解其原理和細節，我相信你也能寫出高效簡潔的代碼的。

其實代碼的簡潔沒有什麼捷徑，它要求你了解你要解決的問題，所使用的語言和工具，相關的演算法或流程。這些都得靠你自己不斷地練習和持續改進代碼，不斷地專研問題和學習知識。加油吧，少年！

樓下讓你參考PEP 20，其實不用去查，標准庫里的this模塊就是它（試試import this）：The Zen of Python（Python之禪）。它就是一段話：

s='''
TheZenofPython,byTimPeters

Beautifulisbetterthanugly.
Explicitisbetterthanimplicit.
Simpleisbetterthancomplex.
.
Flatisbetterthannested.
Sparseisbetterthandense.
Readabilitycounts.
Specialcasesaren'tspecialenoughtobreaktherules.
.
Errorsshouldneverpasssilently.
Unlessexplicitlysilenced.
Inthefaceofambiguity,refusethetemptationtoguess.
Thereshouldbeone--andpreferablyonlyone--obviouswaytodoit.
'reDutch.
Nowisbetterthannever.
*right*now.
,it'sabadidea.
,itmaybeagoodidea.
--let'sdomoreofthose!
'''

讓我們來做個小游戲吧：統計上面這段話的單詞總數目，以及各個單詞的數量（不區分大小寫），然後按字典順序輸出每個單詞出現的次數。要求，例如it's和you're等要拆分成it is和you are。你會怎麼寫代碼呢？如何保持簡潔呢？

下面是我的參考答案，爭取比我寫的更簡潔吧~

importre

p=re.compile("(w+)('s|'re|n't)?")
wc={}
tail_map={"'s":'is',"'re":'are',"n't":'not'}

forminre.finditer(p,s):
word=m.group(1).lower()#Getthewordinlowercase
wc[word]=wc.get(word,0)+1#Increasewordcount
tail=m.group(2)#Getthewordtail
iftailisnotNone:#Ifawordtailexists,
tail=tail_map[tail]#mapittoitsfullform
wc[tail]=wc.get(tail,0)+1#Increasewordcount

print('Totalwordcount:%d'%sum(wc.values()))#Outputthetotalcount
max_len=max(map(len,wc.keys()))#
forwinsorted(wc.keys()):#Sortthewords
print('%*s=>%d'%(max_len,w,wc[w]))#Output

I. python的簡單問題

要把代碼發現來才知道，以下是常見的錯誤下面終於要講到當你用到更多的Python的功能（數據類型，函數，模塊，類等等）時可能碰到的問題了。由於篇幅有限，這里盡量精簡，尤其是對一些高級的概念。要想了解更多的細節，敬請閱讀Learning Python, 2nd Edition的逗小貼士地以及逗Gotchas地章節。 打開文件的調用不使用模塊搜索路徑當你在Python中調用open()來訪問一個外部的文件時，Python不會使用模塊搜索路徑來定位這個目標文件。它會使用你提供的絕對路徑，或者假定這個文件是在當前工作目錄中。模塊搜索路徑僅僅為模塊載入服務的。不同的類型對應的方法也不同列表的方法是不能用在字元串上的，反之亦然。通常情況下，方法的調用是和數據類型有關的，但是內部函數通常在很多類型上都可以使用。舉個例子來說，列表的reverse方法僅僅對列表有用，但是len函數對任何具有長度的對象都適用不能直接改變不可變數據類型記住你沒法直接的改變一個不可變的對象（例如，元組，字元串）： T = (1, 2, 3) T[2] = 4 # 錯誤 用切片，聯接等構建一個新的對象，並根據需求將原來變數的值賦給它。因為Python會自動回收沒有用的內存，因此這沒有看起來那麼浪費： T = T[:2] + (4,) # 沒問題了: T 變成了 (1, 2, 4) 使用簡單的for循環而不是while或者range 當你要從左到右遍歷一個有序的對象的所有元素時，用簡單的for循環（例如，for x in seq:）相比於基於while-或者range-的計數循環而言會更容易寫，通常運行起來也更快。除非你一定需要，盡量避免在一個for循環里使用range：讓Python來替你解決標號的問題。在下面的例子中三個循環結構都沒有問題，但是第一個通常來說更好；在Python里，簡單至上。 S = "lumberjack" for c in S: print c # 最簡單 for i in range(len(S)): print S[i] # 太多了 i = 0 # 太多了 while i len(S): print S[i]; i += 1 不要試圖從那些會改變對象的函數得到結果諸如像方法list.append()和list.sort()一類的直接改變操作會改變一個對象，但不會將它們改變的對象返回出來（它們會返回None）；正確的做法是直接調用它們而不要將結果賦值。經常會看見初學者會寫諸如此類的代碼： mylist = mylist.append(X) 目的是要得到append的結果，但是事實上這樣做會將None賦值給mylist，而不是改變後的列表。更加特別的一個例子是想通過用排序後的鍵值來遍歷一個字典里的各個元素，請看下面的例子： D = {...} for k in D.keys().sort(): print D[k] 差一點兒就成功了——keys方法會創建一個keys的列表，然後用sort方法來將這個列表排序——但是因為sort方法會返回None，這個循環會失敗，因為它實際上是要遍歷None（這可不是一個序列）。要改正這段代碼，將方法的調用分離出來，放在不同的語句中，如下： Ks = D.keys() Ks.sort() for k in Ks: print D[k] 只有在數字類型中才存在類型轉換在Python中，一個諸如123+3.145的表達式是可以工作的——它會自動將整數型轉換為浮點型，然後用浮點運算。但是下面的代碼就會出錯了： S = "42" I = 1 X = S + I # 類型錯誤 這同樣也是有意而為的，因為這是不明確的：究竟是將字元串轉換為數字（進行相加）呢，還是將數字轉換為字元串（進行聯接）呢看在Python中，我們認為逗明確比含糊好地（即，EIBTI（Explicit is better than implicit）），因此你得手動轉換類型： X = int(S) + I # 做加法: 43 X = S + str(I) # 字元串聯接: "421" 循環的數據結構會導致循環盡管這在實際情況中很少見，但是如果一個對象的集合包含了到它自己的引用，這被稱為循環對象（cyclic object）。如果在一個對象中發現一個循環，Python會輸出一個[…]，以避免在無限循環中卡住： >>> L = ['grail'] # 在 L中又引用L自身會 >>> L.append(L) # 在對象中創造一個循環 >>> L ['grail', [...]] 除了知道這三個點在對象中表示循環以外，這個例子也是很值得借鑒的。因為你可能無意間在你的代碼中出現這樣的循環的結構而導致你的代碼出錯。如果有必要的話，維護一個列表或者字典來表示已經訪問過的對象，然後通過檢查它來確認你是否碰到了循環。賦值語句不會創建對象的副本，僅僅創建引用這是Python的一個核心理念，有時候當行為不對時會帶來錯誤。在下面的例子中，一個列表對象被賦給了名為L的變數，然後L又在列表M中被引用。內部改變L的話，同時也會改變M所引用的對象，因為它們倆都指向同一個對象。 >>> L = [1, 2, 3] # 共用的列表對象 >>> M = ['X', L, 'Y'] # 嵌入一個到L的引用 >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] >>> L[1] = 0 # 也改變了M >>> M ['X', [1, 0, 3], 'Y'] 通常情況下只有在稍大一點的程序里這就顯得很重要了，而且這些共用的引用通常確實是你需要的。如果不是的話，你可以明確的給他們創建一個副本來避免共用的引用；對於列表來說，你可以通過使用一個空列表的切片來創建一個頂層的副本： >>> L = [1, 2, 3] >>> M = ['X', L[:], 'Y'] # 嵌入一個L的副本 >>> L[1] = 0 # 僅僅改變了L，但是不影響M >>> L [1, 0, 3] >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] 切片的范圍起始從默認的0到被切片的序列的最大長度。如果兩者都省略掉了，那麼切片會抽取該序列中的所有元素，並創造一個頂層的副本（一個新的，不被公用的對象）。對於字典來說，使用字典的dict.()方法。靜態識別本地域的變數名 Python默認將一個函數中賦值的變數名視作是本地域的，它們存在於該函數的作用域中並且僅僅在函數運行的時候才存在。從技術上講，Python是在編譯def代碼時，去靜態的識別本地變數，而不是在運行時碰到賦值的時候才識別到的。如果不理解這點的話，會引起人們的誤解。比如，看看下面的例子，當你在一個引用之後給一個變數賦值會怎麼樣： >>> X = 99 >>> def func(): ... print X # 這個時候還不存在 ... X = 88 # 在整個def中將X視作本地變數 ... >>> func( ) # 出錯了！ 你會得到一個逗未定義變數名地的錯誤，但是其原因是很微妙的。當編譯這則代碼時，Python碰到給X賦值的語句時認為在這個函數中的任何地方X會被視作一個本地變數名。但是之後當真正運行這個函數時，執行print語句的時候，賦值語句還沒有發生，這樣Python便會報告一個逗未定義變數名地的錯誤。事實上，之前的這個例子想要做的事情是很模糊的：你是想要先輸出那個全局的X，然後創建一個本地的X呢，還是說這是個程序的錯誤看如果你真的是想要輸出這個全局的X，你需要將它在一個全局語句中聲明它，或者通過包絡模塊的名字來引用它。默認參數和可變對象在執行def語句時，默認參數的值只被解析並保存一次，而不是每次在調用函數的時候。這通常是你想要的那樣，但是因為默認值需要在每次調用時都保持同樣對象，你在試圖改變可變的默認值（mutable defaults）的時候可要小心了。例如，下面的函數中使用一個空的列表作為默認值，然後在之後每一次函數調用的時候改變它的值： >>> def saver(x=[]): # 保存一個列表對象 ... x.append(1) # 並每次調用的時候 ... print x # 改變它的值 ... >>> saver([2]) # 未使用默認值 [2, 1] >>> saver() # 使用默認值 [1] >>> saver() # 每次調用都會增加！ [1, 1] >>> saver() [1, 1, 1] 有的人將這個視作Python的一個特點——因為可變的默認參數在每次函數調用時保持了它們的狀態，它們能提供像C語言中靜態本地函數變數的類似的一些功能。但是，當你第一次碰到它時會覺得這很奇怪，並且在Python中有更加簡單的辦法來在不同的調用之間保存狀態（比如說類）。要擺脫這樣的行為，在函數開始的地方用切片或者方法來創建默認參數的副本，或者將默認值的表達式移到函數裡面；只要每次函數調用時這些值在函數里，就會每次都得到一個新的對象： >>> def saver(x=None): ... if x is None: x = [] # 沒有傳入參數看 ... x.append(1) # 改變新的列表 ... print x ... >>> saver([2]) # 沒有使用默認值 [2, 1] >>> saver() # 這次不會變了 [1] >>> saver() [1] 其他常見的編程陷阱下面列舉了其他的一些在這里沒法詳述的陷阱：在頂層文件中語句的順序是有講究的：因為運行或者載入一個文件會從上到下運行它的語句，所以請確保將你未嵌套的函數調用或者類的調用放在函數或者類的定義之後。 reload不影響用from載入的名字：reload最好和import語句一起使用。如果你使用from語句，記得在reload之後重新運行一遍from，否則你仍然使用之前老的名字。在多重繼承中混合的順序是有講究的：這是因為對superclass的搜索是從左到右的，在類定義的頭部，在多重superclass中如果出現重復的名字，則以最左邊的類名為准。在try語句中空的except子句可能會比你預想的捕捉到更多的錯誤。在try語句中空的except子句表示捕捉所有的錯誤，即便是真正的程序錯誤，和sys.exit()調用，也會被捕捉到。

J. Python程序開發之簡單小程序實例（11）小游戲-跳動的小球

Python程序開發之簡單小程序實例

（11）小 游戲 -跳動的小球

一、項目功能

用戶控制擋板來阻擋跳動的小球。

二、項目分析

根據項目功能自定義兩個類，一個用於控制小球在窗體中的運動，一個用於接收用戶按下左右鍵時，擋板在窗體中的運動。在控制小球的類中，我們還需要考慮當小球下降時，碰到擋板時的位置判斷。

三、程序源代碼

源碼部分截圖：

源碼：

#!/usr/bin/python3.6

# -*- coding: GBK -*-

#導入相應模塊

from tkinter import *

import random

import time

#自定義小球的類 Ball

class Ball:

# 初始化

def __init__(self,canvas,paddle,color):

#傳遞畫布值

self.canvas=canvas

#傳遞擋板值

self.paddle=paddle

#畫圓並且保存其ID

self.id=canvas.create_oval(10,10,25,25,fill=color)

self.canvas.move(self.id,245,100)

#小球的水平位置起始列表

start=[-3,-2,-1,1,2,3]

#隨機化位置列表

random.shuffle(start)

self.x=start[0]

self.y=-2

self.canvas_heigh=self.canvas.winfo_height()#獲取窗口高度並保存

self.canvas_width=self.canvas.winfo_width()

#根據參數值繪制小球

def draw(self):

self.canvas.move(self.id,self.x,self.y)

pos=self.canvas.coords(self.id)#返回相應ID代表的圖形的當前坐標（左上角和右上角坐標）

#使得小球不會超出窗口

pad=self.canvas.coords(self.paddle.id)#獲取小球擋板的坐標

if pos[1]=self.canvas_heigh or(pos[3]>=pad[1] and pos[2]>=pad[0] and pos[2]