python简单的例子

A. 有没有简单一点的python小例子小项目

可能很多人学编程有个误区，总想着从最基础的原理开始，看了一大堆书一堆视频还是不会，兴趣也早没了。而自己动手写代码是最好的开始方式，不管TM三七二十一，直接就是干，无论是看书还是看视频，确保身边有台电脑可以直接操作，就好比你拿到驾驶说明书一样，最好你已经坐在车上可以直接试验。 只是如果不够细心或对知识的掌握不够，误解某些重要概念，给以后写代码埋下隐患，这个时候你要去看官方文档，看最佳实践，看理论知识。
GitHub有个项目写了大量的Python小脚本，有近万个的Star，我列了30个Pyhon小例子，或许能帮助你快速上手Python，而且他们都是能在实际中可以用到的，有时还能帮助你节省大量时间，相信照着练完之后，代码水平会大有长进。
1、batch_file_rename.py 批量重命名指定目录下面所有文件的后缀名。
2、create_dir_if_not_there.py 如果不存在的目录。
3、Fast Youtube Downloader 多线程高速下载Youtube视频。
4、Google Image Downloader 根据指定词语从Google搜索图片并下载。
5、dir_test.py 检查目录 testdir 是否存在, 如果不存在则创建一个。
6、env_check.py 检查环境变量
7、fileinfo.py 展示文件的元信息

B. 1.Python的一个小例子---daydayup

提要：最近发现自己似乎并没有很好的建立起程序的思维，在学习 Python语言程序设计_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org) 时有些例子还蛮有趣的，因此进行记录。

每天努力1%，365天后自己是什么样呢？
每天懈怠1%，365天后自己又是什么样的？
如果一周的某几天加倍努力，某几天懈怠又是什么结果呢？

对于前两个问题使用数学式子表示为：(1±0.01)^365，使用程序可以直接使用 pow(1±0.01, 365)
第三个问题不是那么好直接用数学来表示，如果用程序的思维，我们抽象输入、输出和处理三个部分。
1.输入：一周中努力的天数，努力的倍数；懈怠的天数，懈怠的倍数
2.输出：输出365天后努力与懈怠的结果
3.处理：写一个循环，我们可以先努力后懈怠，那么当天数为努力的日子的时候：执行 (1+倍数)；当天数为懈怠的时候：执行 (1-倍数）。当循环完365天就把结果输出。

这里把当前的能力设为1，在365天循环之后输出一年以后增长了多少倍。循环往往进行累乘、累加。以一周为周期，所以需要对7取余作为判断。这里计算出的答案与课程中会有差异，因为课程中把周日周天设为0和6，而循环从0开始，那么它表示先懈怠一天然后努力5天然后再懈怠一天，而365/7余1，那么两种方法最后一天存在懈怠和努力的差异，因此结果不同。

因为计算机计算是非常快的，因此对于一些题可以采取穷举法。
小A：工作日努力，周末懈怠1%
小B：每天努力1%
那么小A工作日要多努力才能赶上小B？

假设小A从1%开始计算，结果小于小B，那么努力值+0.001，直到结果>=小B，将当前努力值输出。
把dayDayup函数进行调用得到365天后的结果，因为其输入参数需要变化，因此用变量进行替代。不断进行判断-更新参数值-判断的过程，将可能进行一一搜索。

C. Python程序开发之简单小程序实例（3）-打印99乘法口诀表

Python程序开发之简单小程序实例

（3）-打印99乘法口诀表

一、项目功能

在屏幕中打印格式化的九九乘法口诀表。

二、项目分析

按九九乘法口诀的运算顺序，打印的口诀表共有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

要按格式控制输出，需定义2个循环，其中一个循环（我们称其为外循环，在其内定义变量i）嵌套另一个循环（我们称其为内循环，在其内定义变量j），外循环（变量i）控制行，循环次数大于等于1且小于10，内循环（变量j）控制列，循环次数取决于外循环变量i的值。

三、程序源代码

#!/usr/bin/python3.6

# -*- coding: GBK -*-

print("九九乘法口诀表")

for i in range(1, 10):

print()

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

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

四、代码解释：

在程序的第一行为引用python版本，本实例为python3.6

第二行是程序编码引用，因为在程序中包含有中文字符，所以必须引用GBK，否则就会报错。

第三行为输出标题“九九乘法口诀表”

第四行至第七行为程序主体，由两个循环嵌套组成，在循环内的第五行，为一个控制行格式输出语句print()，用于换行操作。

五、运行后的输出结果

下一篇：《Python程序开发之简单小程序实例(4)》

D. python好学吗 语法简单吗 举个例子

pythonPython (发音:[ 'paiθ()n; (US) 'paiθn ]n.蟒蛇，巨蛇 )，是一种面向对象的解释性的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。 简单————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，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 易学————就如同你即将看到的一样，Python极其容易上手。前面已经提到了，Python有极其简单的语法。 可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括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甚至还有PocketPC和Symbian！ 解释性————这一点需要一些解释。一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码 运行 程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植。 面向对象————Python即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。 丰富的库————Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。 概括————Python确实是一种十分精彩又强大的语言。

E. python中有哪些简单的算法

Python中的基础算法有以下几种：
基础加减乘除算法：
加法>>> 2 + 2；
减法>>> 2 - 2；
乘法>>> 2 * 2；
除法>>> 2 / 2。
整除运算：
第一种>>> 2 / 3 整型与整型相除，获取整数，条件是除数被除数都是整数；
第二种>>> 2 // 3 双斜杠整除算法，只获取小数点前的部分整数值。
冥运算：
例子1：>>> 2 ** 3；
例子2； >>> -2 ** 3；
例子3： >>> (-2) ** 3

F. 如何用python的字典和列表来实现学生成绩管理

下面是一个使用 Python 的字典和列表来实现学生成绩管理的简单例子。此例子实现了所有要求，但没有使用定义学生结构体类型和数组：

---

# 定义学生数据字典

students = []

# 定义输入函数

def input_student():

while True:

student = {}

student['id'] = input('学号: ')

student['class'] = input('班级: ')

student['name'] = input('姓名: ')

student['scores'] = []

for i in range(3):

score = input('第%d门课程成绩: ' % (i + 1))

student['scores'].append(score)

students.append(student)

if input('是否继续输入(y/n): ') != 'y':

break

# 定义求平均分函数

def average_score():

for student in students:

total = 0

for score in student['scores']:

total += score

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

# 定义求最高平均分函数

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

# 调用输入函数

input_student()

# 调用求平均分函数

average_score()

# 输出每个学生的3门课程平均分

for student in students:

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

# 调用求最高平均分函数

max_student = max_average()

# 输出最高平均分的学生信息

if max_student:

print(' 平均分最高的学生: 学号: %s, 班级: %s, 姓名: %s, 3门课程成绩: %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，我们定义了一个学生数据字典，用于存储学生信息。然后定义了三个函数，分别用于输入学生信息、求每个学生3门课程的平均分和求平均分最高的学生。最后，在主函数中调用这三个函数，并输出结果。

G. Python中的9个代码小实例！

1、串联比较

2、串联函数调用

3、复制列表

4、字典获取元素值

5、 按值排序字典

6、 For Else

7、列表转换为逗号分隔的字符串

8、合并字典

9、寻找列表中最大和最小元素的索引

若有不明白的地方，请移步Python视频教程继续学习！！

H. 求简洁优美的python代码例子、片段、参考资料

建议你去看一本书：《计算机程序的构造与解释》。里面用的语言是Scheme，一种Lisp的方言。通过这本书学习程序的抽象、封装，以及重要的函数式编程思想。等看完这本书以后，你在来写写Python代码，就知道如何让其简洁直观而又不失其可读性了。

同时，要让代码写得简洁，你也得熟悉Python本身，充分挖掘其能力。Python内建的几个高阶函数：map，rece，filter，enumerate等等，lambda表达式，zip函数，以及标准库里强大的itertools、functools模块，都是函数式编程的利器。此外Python本身提供了许多非常好的语法糖衣，例如装饰器、生成器、*args和**kwargs参数、列表推导等等，也是简化代码的有效手段。还有，Python有着强大的库。多参考官方的文档了解其原理和细节，我相信你也能写出高效简洁的代码的。

其实代码的简洁没有什么捷径，它要求你了解你要解决的问题，所使用的语言和工具，相关的算法或流程。这些都得靠你自己不断地练习和持续改进代码，不断地专研问题和学习知识。加油吧，少年！

楼下让你参考PEP 20，其实不用去查，标准库里的this模块就是它（试试import this）：The Zen of Python（Python之禅）。它就是一段话：

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!
'''

让我们来做个小游戏吧：统计上面这段话的单词总数目，以及各个单词的数量（不区分大小写），然后按字典顺序输出每个单词出现的次数。要求，例如it's和you're等要拆分成it is和you are。你会怎么写代码呢？如何保持简洁呢？

下面是我的参考答案，争取比我写的更简洁吧~

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的简单问题

要把代码发现来才知道，以下是常见的错误下面终于要讲到当你用到更多的Python的功能（数据类型，函数，模块，类等等）时可能碰到的问题了。由于篇幅有限，这里尽量精简，尤其是对一些高级的概念。要想了解更多的细节，敬请阅读Learning Python, 2nd Edition的逗小贴士地以及逗Gotchas地章节。 打开文件的调用不使用模块搜索路径当你在Python中调用open()来访问一个外部的文件时，Python不会使用模块搜索路径来定位这个目标文件。它会使用你提供的绝对路径，或者假定这个文件是在当前工作目录中。模块搜索路径仅仅为模块加载服务的。不同的类型对应的方法也不同列表的方法是不能用在字符串上的，反之亦然。通常情况下，方法的调用是和数据类型有关的，但是内部函数通常在很多类型上都可以使用。举个例子来说，列表的reverse方法仅仅对列表有用，但是len函数对任何具有长度的对象都适用不能直接改变不可变数据类型记住你没法直接的改变一个不可变的对象（例如，元组，字符串）： T = (1, 2, 3) T[2] = 4 # 错误 用切片，联接等构建一个新的对象，并根据需求将原来变量的值赋给它。因为Python会自动回收没有用的内存，因此这没有看起来那么浪费： T = T[:2] + (4,) # 没问题了: T 变成了 (1, 2, 4) 使用简单的for循环而不是while或者range 当你要从左到右遍历一个有序的对象的所有元素时，用简单的for循环（例如，for x in seq:）相比于基于while-或者range-的计数循环而言会更容易写，通常运行起来也更快。除非你一定需要，尽量避免在一个for循环里使用range：让Python来替你解决标号的问题。在下面的例子中三个循环结构都没有问题，但是第一个通常来说更好；在Python里，简单至上。 S = "lumberjack" for c in S: print c # 最简单 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 不要试图从那些会改变对象的函数得到结果诸如像方法list.append()和list.sort()一类的直接改变操作会改变一个对象，但不会将它们改变的对象返回出来（它们会返回None）；正确的做法是直接调用它们而不要将结果赋值。经常会看见初学者会写诸如此类的代码： mylist = mylist.append(X) 目的是要得到append的结果，但是事实上这样做会将None赋值给mylist，而不是改变后的列表。更加特别的一个例子是想通过用排序后的键值来遍历一个字典里的各个元素，请看下面的例子： D = {...} for k in D.keys().sort(): print D[k] 差一点儿就成功了——keys方法会创建一个keys的列表，然后用sort方法来将这个列表排序——但是因为sort方法会返回None，这个循环会失败，因为它实际上是要遍历None（这可不是一个序列）。要改正这段代码，将方法的调用分离出来，放在不同的语句中，如下： Ks = D.keys() Ks.sort() for k in Ks: print D[k] 只有在数字类型中才存在类型转换在Python中，一个诸如123+3.145的表达式是可以工作的——它会自动将整数型转换为浮点型，然后用浮点运算。但是下面的代码就会出错了： S = "42" I = 1 X = S + I # 类型错误 这同样也是有意而为的，因为这是不明确的：究竟是将字符串转换为数字（进行相加）呢，还是将数字转换为字符串（进行联接）呢看在Python中，我们认为逗明确比含糊好地（即，EIBTI（Explicit is better than implicit）），因此你得手动转换类型： X = int(S) + I # 做加法: 43 X = S + str(I) # 字符串联接: "421" 循环的数据结构会导致循环尽管这在实际情况中很少见，但是如果一个对象的集合包含了到它自己的引用，这被称为循环对象（cyclic object）。如果在一个对象中发现一个循环，Python会输出一个[…]，以避免在无限循环中卡住： >>> L = ['grail'] # 在 L中又引用L自身会 >>> L.append(L) # 在对象中创造一个循环 >>> L ['grail', [...]] 除了知道这三个点在对象中表示循环以外，这个例子也是很值得借鉴的。因为你可能无意间在你的代码中出现这样的循环的结构而导致你的代码出错。如果有必要的话，维护一个列表或者字典来表示已经访问过的对象，然后通过检查它来确认你是否碰到了循环。赋值语句不会创建对象的副本，仅仅创建引用这是Python的一个核心理念，有时候当行为不对时会带来错误。在下面的例子中，一个列表对象被赋给了名为L的变量，然后L又在列表M中被引用。内部改变L的话，同时也会改变M所引用的对象，因为它们俩都指向同一个对象。 >>> L = [1, 2, 3] # 共用的列表对象 >>> M = ['X', L, 'Y'] # 嵌入一个到L的引用 >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] >>> L[1] = 0 # 也改变了M >>> M ['X', [1, 0, 3], 'Y'] 通常情况下只有在稍大一点的程序里这就显得很重要了，而且这些共用的引用通常确实是你需要的。如果不是的话，你可以明确的给他们创建一个副本来避免共用的引用；对于列表来说，你可以通过使用一个空列表的切片来创建一个顶层的副本： >>> L = [1, 2, 3] >>> M = ['X', L[:], 'Y'] # 嵌入一个L的副本 >>> L[1] = 0 # 仅仅改变了L，但是不影响M >>> L [1, 0, 3] >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] 切片的范围起始从默认的0到被切片的序列的最大长度。如果两者都省略掉了，那么切片会抽取该序列中的所有元素，并创造一个顶层的副本（一个新的，不被公用的对象）。对于字典来说，使用字典的dict.()方法。静态识别本地域的变量名 Python默认将一个函数中赋值的变量名视作是本地域的，它们存在于该函数的作用域中并且仅仅在函数运行的时候才存在。从技术上讲，Python是在编译def代码时，去静态的识别本地变量，而不是在运行时碰到赋值的时候才识别到的。如果不理解这点的话，会引起人们的误解。比如，看看下面的例子，当你在一个引用之后给一个变量赋值会怎么样： >>> X = 99 >>> def func(): ... print X # 这个时候还不存在 ... X = 88 # 在整个def中将X视作本地变量 ... >>> func( ) # 出错了！ 你会得到一个逗未定义变量名地的错误，但是其原因是很微妙的。当编译这则代码时，Python碰到给X赋值的语句时认为在这个函数中的任何地方X会被视作一个本地变量名。但是之后当真正运行这个函数时，执行print语句的时候，赋值语句还没有发生，这样Python便会报告一个逗未定义变量名地的错误。事实上，之前的这个例子想要做的事情是很模糊的：你是想要先输出那个全局的X，然后创建一个本地的X呢，还是说这是个程序的错误看如果你真的是想要输出这个全局的X，你需要将它在一个全局语句中声明它，或者通过包络模块的名字来引用它。默认参数和可变对象在执行def语句时，默认参数的值只被解析并保存一次，而不是每次在调用函数的时候。这通常是你想要的那样，但是因为默认值需要在每次调用时都保持同样对象，你在试图改变可变的默认值（mutable defaults）的时候可要小心了。例如，下面的函数中使用一个空的列表作为默认值，然后在之后每一次函数调用的时候改变它的值： >>> def saver(x=[]): # 保存一个列表对象 ... x.append(1) # 并每次调用的时候 ... print x # 改变它的值 ... >>> saver([2]) # 未使用默认值 [2, 1] >>> saver() # 使用默认值 [1] >>> saver() # 每次调用都会增加！ [1, 1] >>> saver() [1, 1, 1] 有的人将这个视作Python的一个特点——因为可变的默认参数在每次函数调用时保持了它们的状态，它们能提供像C语言中静态本地函数变量的类似的一些功能。但是，当你第一次碰到它时会觉得这很奇怪，并且在Python中有更加简单的办法来在不同的调用之间保存状态（比如说类）。要摆脱这样的行为，在函数开始的地方用切片或者方法来创建默认参数的副本，或者将默认值的表达式移到函数里面；只要每次函数调用时这些值在函数里，就会每次都得到一个新的对象： >>> def saver(x=None): ... if x is None: x = [] # 没有传入参数看 ... x.append(1) # 改变新的列表 ... print x ... >>> saver([2]) # 没有使用默认值 [2, 1] >>> saver() # 这次不会变了 [1] >>> saver() [1] 其他常见的编程陷阱下面列举了其他的一些在这里没法详述的陷阱：在顶层文件中语句的顺序是有讲究的：因为运行或者加载一个文件会从上到下运行它的语句，所以请确保将你未嵌套的函数调用或者类的调用放在函数或者类的定义之后。 reload不影响用from加载的名字：reload最好和import语句一起使用。如果你使用from语句，记得在reload之后重新运行一遍from，否则你仍然使用之前老的名字。在多重继承中混合的顺序是有讲究的：这是因为对superclass的搜索是从左到右的，在类定义的头部，在多重superclass中如果出现重复的名字，则以最左边的类名为准。在try语句中空的except子句可能会比你预想的捕捉到更多的错误。在try语句中空的except子句表示捕捉所有的错误，即便是真正的程序错误，和sys.exit()调用，也会被捕捉到。

J. Python程序开发之简单小程序实例（11）小游戏-跳动的小球

Python程序开发之简单小程序实例

（11）小 游戏 -跳动的小球

一、项目功能

用户控制挡板来阻挡跳动的小球。

二、项目分析

根据项目功能自定义两个类，一个用于控制小球在窗体中的运动，一个用于接收用户按下左右键时，挡板在窗体中的运动。在控制小球的类中，我们还需要考虑当小球下降时，碰到挡板时的位置判断。

三、程序源代码

源码部分截图：

源码：

#!/usr/bin/python3.6

# -*- coding: GBK -*-

#导入相应模块

from tkinter import *

import random

import time

#自定义小球的类 Ball

class Ball:

# 初始化

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

#传递画布值

self.canvas=canvas

#传递挡板值

self.paddle=paddle

#画圆并且保存其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]

#随机化位置列表

random.shuffle(start)

self.x=start[0]

self.y=-2

self.canvas_heigh=self.canvas.winfo_height()#获取窗口高度并保存

self.canvas_width=self.canvas.winfo_width()

#根据参数值绘制小球

def draw(self):

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

pos=self.canvas.coords(self.id)#返回相应ID代表的图形的当前坐标（左上角和右上角坐标）

#使得小球不会超出窗口

pad=self.canvas.coords(self.paddle.id)#获取小球挡板的坐标

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