python36个代码大全，python轮回眼代码

Python是目前全球使用最广泛的编程语言之一，其简洁易懂的语法让很多人都喜欢上了编程。随着时间的推移，Python也在不断更新和发展，现在已经推出了Python3.6版本，其中包括了很多新的特性和语法。本文将介绍Python3.6中36个常用的代码段和其实现方式，希望能对Python新手有所帮助。

1. 打印Hello World

这是最基本的一个代码段，用于验证Python是否正常运行。这个简单的程序只有一行：

```python

print("Hello World")

```

其中，`print()`是Python内置函数，用于输出内容到屏幕。

2. 取输入值

Python使用`input()`函数获取用户输入：

```python

name = input("What is your name? ")

print("Hello", name)

```

3. 控制流语句 - if语句

if语句用于判断某一条件是否满足，如果满足，就执行相应的代码段。例如：

```python

a = 10

if a > 5:

print("a is greater than 5")

```

在这个例子中，如果a的值大于5，则输出“a is greater than 5”。

4. 控制流语句 - for循环

for循环可以对一个可迭代对象进行遍历，例如：

```python

fruits = ["apple", "banana", "orange"]

for fruit in fruits:

print(fruit)

```

这个程序会输出列表fruits中的每个元素。

5. 控制流语句 - while循环

while循环会在满足特定条件的情况下循环执行代码，例如：

```python

i = 0

while i < 5:

print(i)

i += 1

```

这个程序会输出0到4的整数。

6. 函数

函数是一段执行特定任务的代码块，可以被多次调用。例如：

```python

def greet(name):

print("Hello", name)

greet("Alice")

```

这个程序会输出“Hello Alice”。

7. 匿名函数

匿名函数是一种没有名称的函数，可以使用lambda表达式进行简单的定义和调用。例如：

```python

add = lambda x, y: x + y

print(add(3, 5))

```

这个程序会输出8，因为lambda表达式定义了一个名为`add`的匿名函数，并将其赋值给变量`add`，然后调用`add(3, 5)`会返回8.

8. 生成器

生成器可以通过yield函数进行定义，可以在函数中保存状态并返回多个值。例如：

```python

def countdown(n):

while n > 0:

yield n

n -= 1

for i in countdown(5):

print(i)

```

这个程序会输出5到1的倒序数字。

9. 列表推导式

列表推导式是一种使用简单的语法创建列表的方式。例如：

```python

evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

print(evens)

```

这个程序会输出[0, 2, 4, 6, 8]，因为它通过列表推导式生成了一个0到9的数字列表，并筛选出其中偶数。

10. 字典推导式

字典推导式是一种快速创建和填充字典的方式。例如：

```python

squares = {x: x*x for x in range(5)}

print(squares)

```

这个程序会输出{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}，因为它使用了字典推导式生成了一个数字平方的字典。

11. 集合推导式

集合推导式是一种快速创建和填充集合的方式。例如：

```python

squares = {x*x for x in range(5)}

print(squares)

```

这个程序会输出{0, 1, 4, 9, 16}，因为它使用了集合推导式生成了一个数字平方的集合。

12. 类

Python是一种面向对象的编程语言，可以定义类以及类中的方法和属性。例如：

```python

class Dog:

def __init__(self, name):

self.name = name

def bark(self):

print(self.name, "barks loudly")

my_dog = Dog("Fido")

my_dog.bark()

```

这个程序会输出“Fido barks loudly”，因为它定义了一个Dog类，其中包括一个名为`bark`的方法和一个名为`name`的属性。

13. 继承

继承是一种定义类的方式，其中子类可以继承父类的方法和属性。例如：

```python

class Animal:

def __init__(self, name):

self.name = name

def move(self):

print(self.name, "moves")

class Dog(Animal):

def bark(self):

print(self.name, "barks loudly")

my_dog = Dog("Fido")

my_dog.move()

my_dog.bark()

```

这个程序会输出“Fido moves”和“Fido barks loudly”，因为它定义了一个Animal类和一个Dog类，其中Dog类继承了Animal类的`move`方法，并定义了自己的`bark`方法。

14. 多重继承

Python支持多重继承，即一个类可以继承多个父类的方法和属性。例如：

```python

class Animal:

def __init__(self, name):

self.name = name

def move(self):

print(self.name, "moves")

class CanSwim:

def swim(self):

print(self.name, "swims")

class CanFly:

def fly(self):

print(self.name, "flies")

class Duck(Animal, CanSwim, CanFly):

pass

my_duck = Duck("Donald")

my_duck.move()

my_duck.swim()

my_duck.fly()

```

这个程序会输出“Donald moves”、“Donald swims”和“Donald flies”，因为它定义了Animal、CanSwim和CanFly三个类，以及一个继承了它们所有的Duck类。

15. 异常处理

Python使用异常处理机制来捕获和处理程序执行时产生的错误。例如：

```python

try:

f = open("example.txt")

print(f.read())

f.close()

except IOError:

print("Failed to read file")

```

在这个例子中，程序尝试打开一个名为“example.txt”的文件，读取其中的内容，并关闭文件。如果程序执行出错，则会捕获并输出“Failed to read file”这个信息。

16. 文件读取和写入

Python可以通过open函数进行文件读取和写入。例如：

```python

with open("example.txt", "r") as f:

print(f.read())

with open("example.txt", "w") as f:

f.write("Hello, World!")

```

这个程序首先读取了一个名为“example.txt”的文件，并输出其中的内容，然后向同一个文件中写入了一行文本“Hello, World!”。

17. dates和times

Python的datetime模块可以用于处理日期和时间。例如：

```python

import datetime

now = datetime.datetime.now()

print(now)

print(now.year, now.month, now.day)

print(now.hour, now.minute, now.second)

```

这个程序会输出当前的日期和时间，以及年、月、日、时、分、秒等信息。

18. 正则表达式

Python可以使用re模块来实现正则表达式，可以用于字符串匹配和替换。例如：

```python

import re

paragraph = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

result = re.findall(r"\w+", paragraph)

print(result)

```

在这个例子中，程序通过正则表达式查找了一个字符串中的单词，并输出了所有找到的单词。

19. CSV文件处理

Python可以使用csv模块来处理CSV格式的文件。例如：

```python

import csv

with open("example.csv") as f:

reader = csv.reader(f)

for row in reader:

print(row)

```

这个程序尝试读取一个名为“example.csv”的文件，并以CSV格式进行解析。CSV的每一行都会输出为一个列表。

20. JSON文件处理

Python可以使用json模块来处理JSON格式的文件和数据。例如：

```python

import json

data = {"name": "Alice", "age": 30, "is_student": True}

with open("example.json", "w") as f:

json.dump(data, f)

with open("example.json") as f:

json_data = json.load(f)

print(json_data)

```

在这个例子中，程序首先将一个名为`data`的Python字典写入一个名为“example.json”的JSON文件中，然后再将该JSON文件读取为Python数据，并输出其中的内容。

21. 进程管理

Python中的os模块提供了一些能够管理进程的函数。例如：

```python

import os

pid = os.getpid()

print(pid)

os.system("ls")

```

这个程序首先输出当前进程的ID号，然后执行`ls`命令，并输出该命令的输出结果。

22. 线程管理

Python中的threading模块提供了一些能够管理线程的函数。例如：

```python

import threading

def worker():

print("Worker started")

print("Worker finished")

thread = threading.Thread(target=worker)

thread.start()

```

这个程序定义了一个名为`worker`的函数，然后创建了一个线程并将其指向该函数进行执行。

23. 装饰器

装饰器是一种在定义函数时附加额外功能的方式。例如：

```python

def my_decorator(func):

def wrapper():

print("Before function")

func()

print("After function")

return wrapper

@my_decorator

def say_hello():

print("Hello")

say_hello()

```

在这个例子中，程序定义了一个名为`my_decorator`的装饰器函数，然后定义了一个名为`say_hello`的函数并将其用装饰器进行装饰。

24. 类装饰器

类装饰器是一种在定义类时附加额外功能的方式。例如：

```python

class my_decorator:

def __init__(self, func):

self.func = func

def __call__(self):

print("Before function")

self.func()

print("After function")

@my_decorator

def say_hello():

print("Hello")

say_hello()

```

在这个例子中，程序定义了一个名为`my_decorator`的类装饰器，然后定义了一个名为`say_hello`的函数并将其用装饰器进行装饰。

25. 第三方模块 - Flask

Flask是一种用于编写Web应用程序的Python微框架。例如：

```python

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")

def hello():

return "Hello, World!"

if __name__ == "__main__":

app.run()

```

在这个例子中，程序使用Flask框架创建了一个名为`hello`的Web应用程序，当用户访问根目录时会返回“Hello, World!”这个信息。

26. 第三方模块 - NumPy

NumPy是一种用于处理大规模数值数据的Python库。例如：

```python

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print(a + b)

print(a * b)

```

这个程序使用NumPy库定义了两个矩阵并进行了加法和乘法运算，输出了运算结果。

27. 第三方模块 - Pandas

Pandas是一种用于处理和分析数据的Python库。例如：

```python

import pandas as pd

data = pd.read_csv("example.csv")

print(data.head())

```

这个程序使用Pandas库读取了一个名为“example.csv”的CSV文件，并输出了该文件的前几行数据。

28. 第三方模块 - Matplotlib

Matplotlib是一种用于绘制图表和可视化数据的Python库。例如：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)

y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)

plt.show()

```

这个程序使用Matplotlib库生成了一个正弦函数的图表，并将其显示在屏幕上。

29. 第三方模块 - Requests

Requests是一种可以方便地处理HTTP请求和响应的Python库。例如：

```python

import requests

response = requests.get("http://www.example.com")

print(response.text)

```

这个程序使用Requests库发送了一个HTTP GET请求，然后输出其响应的内容。

30. 第三方模块 - Scrapy

Scrapy是一种用于爬取Web页面并提取有用信息的Python框架。例如：

```python

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

name = "myspider"

start_urls = ["http://www.example.com/"]

def parse(self, response):

title = response.css("title::text").get()

print(title)

process = scrapy.CrawlerProcess()

process.crawl(MySpider)

process.start()

```

这个程序使用Scrapy框架定义了一个名为`MySpider`的爬虫，并爬取了http://www.example.com/这个页面，并提取其标题信息。

31. GUI编程

Python可以使用各种GUI工具包进行图形界面编程，例如：

```python

import tkinter as tk

root = tk.Tk()

label = tk.Label(root, text="Hello, World!")

label.pack()

root.mainloop()

```

这个程序使用tkinter工具包创建了一个窗口，并在其中放置了一个标签。

32. 数据库连接

Python可以使用各种数据库API进行数据库连接和操作，例如：

```python

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")

cursor = conn.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE example (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")

cursor.execute("INSERT INTO example (id, name) VALUES (1, 'Alice')")

cursor.execute("SELECT * FROM example")

results = cursor.fetchall()

print(results)

conn.close()

```

这个程序使用sqlite3模块创建了一个名为“example.db”的SQLite数据库，并创建了一张名为“example”的表，向其中添加了一个记录并查询了所有的数据。

33. 数据科学 - 数据清洗

数据清洗是数据科学中的一个重要环节，Python提供了各种工具包和函数用于数据清洗。例如：

```python

import pandas as pd

data = pd.read_csv("example.csv")

# 替换空值

data = data.fillna(0)

# 剔除重复数据

data = data.drop_duplicates()

# 删除不需要的列

data = data.drop(["id", "date"], axis=1)

# 进行数据类型转换

data["price"] = data["price"].astype(int)

# 保存数据到文件

data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

```

这个程序使用Pandas库读取了一个名为“example.csv”的CSV文件，并对其进行了一系列清洗操作，最终将干净的数据保存到另一个文件中。

34. 数据科学 - 数据可视化

数据可视化是数据科学中的一个重要环节，Python提供了各种工具包和函数用于数据可视化。例如：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

data = pd.read_csv("example.csv")

data.plot(kind="scatter", x="x", y="y")

plt.show()

```

这个程序使用Matplotlib和Pandas库读取了一个名为“example.csv”的CSV文件，并对其进行了可视化操作，最终生成了一个散点图。

35. 机器学习 - KNN算法

机器学习是另一个重要的领域，Python提供了各种机器学习工具包和算法实现。例如：

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets

from sklearn.neighbors import 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/