python實驗報告問題處理

『壹』 python 解決你的實際問題可以在哪些地方找資料

Python 標准庫：
應該瀏覽一下這份文檔，它為標准庫中的類型、函數和模塊提供了完整（盡管很簡略）的參考資料。標準的 Python 發布版包括了 大量 的附加模塊。其中有針對讀取 Unix 郵箱、接收 HTTP 文檔、生成隨機數、解析命令行選項、寫 CGI 程序、壓縮數據以及很多其它任務的模塊。略讀一下庫參考會給你很多解決問題的思路。
安裝 Python 模塊 展示了如何安裝其他 Python 用戶編寫的附加模塊。
Python 語言參考： 詳細說明了 Python 語法和語義。
它讀起來很累，不過對於語言本身，有份完整的手冊很有用。
其它 Python 資源：
http://www.python.org： Python 官方網站。它包含代碼、文檔和 Web 上與 Python 有關的頁面鏈接該網站鏡像於全世界的幾處其它問題，類似歐洲、日本和澳大利亞。
鏡像可能會比主站快，這取決於你的地理位置。
http://docs.python.org： 快速訪問 Python 的文檔。
http://pypi.python.org： Python 包索引，以前昵稱為乳酪店，索引了可供下載的，用戶創建的 Python 模塊。如果你發布了代碼，可以注冊到這里，這樣別人可以找到它。
http://code.activestate.com/recipes/langs/python/： Python 食譜是大量的示例代碼、大型的集合，和有用的腳本。
值得關注的是這次資源已經結集成書，名為《Python 食譜》（O』Reilly & Associates, ISBN 0-596-00797-3。）
http://scipy.org: The Scientific Python 項目包括數組快速計算和處理模塊，和大量線性代數、傅里葉變換、非線性solvers、隨機數分布，統計分析以及類似的包。
與 Python 有關的問題，以及問題報告，可以發到新聞組 comp.lang.python ，或者發送到郵件組 [email protected] 。新聞組和郵件組是開放的，所以發送的消息可以自動的跟到另一個之後。每天有超過 120 個投遞（高峰時有數百）,提問（以及回答）問題，為新功能提建議，發布新模塊。在發信之前，請查閱 常見問題 (亦稱 FAQ)，或者在 Python 源碼發布包的 Misc/ 目錄中查閱。郵件組也可以在 http://mail.python.org/pipermail/ 訪問。FAQ回答了很多被反復提到的問題，很可能已經解答了你的問題。
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『貳』 Python在構建可執行的麻煩問題，怎麼解決

python的整個系統，我其實有非常多的不滿。但是用任何一門語言都是取捨問題，如果有一門語言，庫夠多，已讀，易用，性能高，我毫不猶豫立刻轉過去。python的強處在於龐大的庫，還有非常好的易讀和易用性。但是相比來說，性能一直是個問題。python的實現性能大約和C相差五倍上下。如果是大規模計算問題，大約能差10倍以上。當然，我們可以寫C擴展，但是這就不是使用python了。我們也可以說，很多時候我們不需要這么快的速度。這是個事實，但是不改變python性能差的事實。 python不但性能差，還有GIL這個玩意。以至於我現在對高並發計算都採取多進程的模式。多進程模式的通訊效率肯定比多線程低，而且麻煩。
另外，python在底層設計上，也表現出很強的實用主義傾向。這是比較外交術語的詞彙，更加直白的說法應當是，混亂，不知所謂。在閉包設計上採用free variable設計，而不是lisp中的environs設計。區別？你試試看在外層閉包中from lib import *。由於引入不定個數名稱，free variable無法處理。類似的問題還有LEGB規則，新手往往要花很長時間研究這個例子究竟是怎麼錯的： a = 1 def f(): print a a = 2 我勒個去，這種反直觀反人類的事情都有，還敢說自己易讀。
還有坑爹的元編程，這東西根本是坑爹中的坑爹貨。如果你用過多重繼承，大概就知道python的整個OO系統看起來根本是大型的模擬，到處都是亂糟糟的。C++怎麼解決多重繼承的？你最好別用（真心說，這可比python更加坑爹）。java怎麼解決多重繼承的，只能繼承Interface。其實這是變相的變成了Interface-Implement模式。python怎麼解決的？MRO！為什麽一個類加個__metaclass__就會改變性質啊，為什麽一個類去生成另一個類的寫法是——我基本不記得了，反正web.py裡面有用到，需要的話去炒栗子吧。為什麽方法要隱藏居然要改名字加__啊。你到底是在做OO還是在看起來像OO的東西上狂打補丁啊魂淡。
lambda表達式弱智。我和人討論過，lambda是否是圖靈完備的。結論還是完備的，不過需要藉助Y combinator。何必呢？由於強調lambda的快速特性，因此將lambda強制在一行以內（沒有結束標記），導致python其實是沒有匿名函數的。一個callback數組寫的難過死。
語法糖太多了點，當然，這是純粹的個人感覺。語法糖是把雙刃劍，用的好，可以簡化編寫和閱讀，但是太多，往往容易引入語法混亂和額外的約束。
另外，語言的自構建特性混亂。雖說不是每門語言都強調自構建特性，但是通常而言，都是使用C實現一個內核，由內核實現一些基礎操作。再由基礎操作實現更復雜的操作。每層的邊界都是比較清晰的。誰來告訴我，python中有多少庫在移植時是由純python實現的？庫的相互依賴層級是？
python的沙盒化也是個問題，如果沙盒做的夠好，我完全可以把python作為一個客戶級別的平台。用C寫一個很簡單的類似瀏覽器的東西，下載一個URL的python包回去運行（或者僅僅檢查更新）。從而保證本地效果/跨平台/安全性。現在？一個都保證不了。我連把一個python包轉移到另一台同構設備上都很麻煩（如果兩者不是嚴格匹配，例如系統差異，系統版本差異）無論是web開發還是移動終端開發都必須走傳統模式。
Time/System Time 時間/系統時間

『叄』 用python來解決列表問題

雖然實現的方式不優雅，但確實能夠解決你的問題，代碼如下：

def plastic(l):
l_sort = sorted(l)
result = list(range(len(l)))
for n,i in enumerate(l_sort,1):
result[l.index(i)] = n
return result

S=[[5,4,3,2,0],[6,5,4,0,1],[0,6,5,1,2],[1,7,6,0,3]]
S=list(map(plastic,S))
print(S)

輸出：

[[5, 4, 3, 2, 1], [5, 4, 3, 1, 2], [1, 5, 4, 2, 3], [2, 5, 4, 1, 3]]

『肆』 python請用遞歸演算法編程解決漢諾塔問題 在線等

這是Python3系統自帶的一個例子，估計就是這個意思，本來他是6個盤子，按照你要求改成4個了。遞歸演算法沒問題，描述也非常詳細 ；）

#!/usr/bin/envpython3
fromturtleimport*
classDisc(Turtle):
def__init__(self,n):
Turtle.__init__(self,shape="square",visible=False)
self.pu()
self.shapesize(1.5,n*1.5,2)#square-->rectangle
self.fillcolor(n/6.,0,1-n/6.)
self.st()
classTower(list):
"Hanoitower,asubclassofbuilt-intypelist"
def__init__(self,x):
"createanemptytower.xisx-positionofpeg"
self.x=x
defpush(self,d):
d.setx(self.x)
d.sety(-150+34*len(self))
self.append(d)
defpop(self):
d=list.pop(self)
d.sety(150)
returnd
defhanoi(n,from_,with_,to_):
ifn>0:
hanoi(n-1,from_,to_,with_)
to_.push(from_.pop())
hanoi(n-1,with_,from_,to_)
defplay():
onkey(None,"space")
clear()
try:
hanoi(6,t1,t2,t3)
write("pressSTOPbuttontoexit",
align="center",font=("Courier",16,"bold"))
exceptTerminator:
pass#turtledemouserpressedSTOP
defmain():
globalt1,t2,t3
ht();penup();goto(0,-225)#writerturtle
t1=Tower(-250)
t2=Tower(0)
t3=Tower(250)
#maketowerof6discs
foriinrange(4,0,-1):
t1.push(Disc(i))
#preparespartanicuserinterface;-)
write("pressspacebartostartgame",
align="center",font=("Courier",16,"bold"))
onkey(play,"space")
listen()
return"EVENTLOOP"
if__name__=="__main__":
msg=main()
print(msg)
mainloop()

『伍』 關於python教程中處理異常的問題

EOF為"文件結束符",在linux終端中按Ctrl-D就是向終端輸入EOF,在windows的cmd中Ctrl-Z是EOF.
而且在輸入後需要按回車鍵.'\n'代表linux的換行符,就是另起一行的符號,直接輸入'\n'只是代表你輸入了'\'字元和'n'字元,是兩個字元.

『陸』 python程序算一元二次方程的實驗報告

https://github.com/hitwhphk/mathTool
我上數值分析時，做的一個GUI程序，解一元二次方程，多元一次方程組。具體的看源碼吧

『柒』 python多線程的問題如何處理

在python里線程出問題，可能會導致主進程崩潰。 雖然python里的線程是操作系統的真實線程。

那麼怎麼解決呢？通過我們用進程方式。子進程崩潰後，會完全的釋放所有的內存和錯誤狀態。所以進程更安全。 另外通過進程，python可以很好的繞過GIL，這個全局鎖問題。

但是進程也是有局限的。不要建立超過CPU總核數的進程，否則效率也不高。

簡單的總結一下。
當我們想實現多任務處理時，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果覺著進程太笨重，那麼就要考慮使用線程。 如果多任務處理中需要處理的太多了，可以考慮多進程，每個進程再採用多線程。如果還處理不要，就要使用輪詢模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，則要通過事件機制，或者是消息機制處理，GUI使用單線程。

所以在python里線程不要盲目用， 也不要濫用。 但是線程不安全是事實。如果僅僅是做幾個後台任務，則可以考慮使用守護線程做。如果需要做一些危險操作，可能會崩潰的，就用子進程去做。 如果需要高度穩定性，同時並發數又不高的服務。則強烈建議用多進程的multiprocessing模塊實現。

在linux或者是unix里，進程的使用代價沒有windows高。還是可以接受的。

『捌』 python3.9運行程序出現這種問題怎麼解決

目錄路徑的問題，通常最好的是調用os.path.join(path1,path2,path3)函數來進行處理拼接，這樣會避免，因為linux和windows路徑的斜杠不同，或因轉義符引起的路徑問題。

『玖』 python請用異常處理改造作業1空氣質量提醒問題，使其能夠接收並處理用戶的任何輸入。

#Python3.6

x=int(input("請輸入PM2.5數值："))
ifx<35:
print("空氣質量優，建議戶外運動。")
elifx<75:
print("空氣質量良好，建議適度戶外運動。")
else:
print("空氣污染，請小心！")

whileTrue:
x=input("請輸入PM2.5數值：")
try:
x=int(x)
break
exceptValueError:
print("輸入PM2.5的值錯誤，請重新輸入:")

ifx<35:
print("空氣質量優，建議戶外運動。")
elifx<75:
print("空氣質量良好，建議適度戶外運動。")
else:
print("空氣污染，請小心！")