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Python培训哪里最好？

那么为了避免这种情况的出现，我们可以参照以下几种筛选方法，选出适合自己的培训机构。

十余年建站经验， 成都做网站、网站设计客户的见证与正确选择。创新互联公司提供完善的营销型网页建站明细报价表。后期开发更加便捷高效，我们致力于追求更美、更快、更规范。

一、看培训机构的品牌、信誉和历史

随着Python的火热，出现了很多新的Python培训机构。这些培训机构多是应市场的需求而出现，缺乏培训的经验积累和历史沉淀。培训机构品牌和信誉相当重要，这是给学员的首要保障。

二、千万要看讲师水平

Python培训的讲师选择是你必须要仔细分析的。不管是足够的工作经验，还是足够的教学经验都是必不可少的，缺一不可。

还有不少黑心培训学校为了节约成本，不管学生能否切实掌握Python开发技能，低价聘请新手Python开发者当讲师，或者让其他学科讲师现学Python充当讲师，耽误了无数学生的未来。

三、环境和氛围很重要

在选择培训课程时，不能简单地认为“贵的就是好的”。可能大家也知道“孟母三迁”的故事。而且，环境可以造就人，但也可能毁掉一个人。可见环境对大家的Python学习影响很大。

而且，如果没有良好的学习氛围，你还有心情学习下去吗?此外，你也可以要求Python培训机构提供试听的机会。

四、要看是否有实操机会

如果你参加了Python培训机构却只会理论，不懂实际操作，请问还有哪家公司会用你呢?因此实操项目对于学员来说尤为重要。

还有，项目实战一定要是根据企业用人需要研发的。如果都是在潮流之外的，甚至已经被淘汰的Python技术，学得再好又有什么用呢?

五、了解自身所需，不被价格左右

学员在选择培训机构前必须想清楚课程的设置是否适合自己，老师的经历是否能满足职业生涯发展或企业解决方案……主动考虑清楚而非被动地入座。

在选择培训机构时，不要受到培训费用的影响,贵的不一定是好的，相对便宜的也不一定是坏的，关键是是否适合自己的需要。

另外，题主还提到：不知道*男孩、*cto这两家怎么样，不知道两个是不是同一家。我只想说，一定要去实地考察，试学一两个星期看看。

这样你才能知道机构的学习氛围，老师是不是认真负责，才能真正了解自己是否适合从事Python方面的工作。

有些培训机构只重视临时利益，教学质量差，"一锤子交易"现象严峻。还有一些Python培训机构既没有标准化教材及教学方法，没有正规教师，更没有契合市场主流的培训课程。捣乱了市场秩序，也极大地影响了培训业的健康发展。

在这里，还想跟你说一点：正所谓“师傅领进门，修行靠个人”，所以如果你自己不花时间，不肯下功夫苦学，无论Python培训机构再怎么好，也不能保证你找到好工作。

python用函数给不及格成绩加分

python用函数给不及格成绩加分

Python的高级特征你知多少？来对比看看

机器之心

人工智能信息服务平台

来自专栏机器之心

Python 多好用不用多说，大家看看自己用的语言就知道了。但是 Python 隐藏的高级功能你都 get 了吗？本文中，作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的使用方法，快来一探究竟吧！

选自towardsdatascience，作者：George Seif，机器之心编译。

Python 是一种美丽的语言，它简单易用却非常强大。但你真的会用 Python 的所有功能吗？

任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！

这种学习方式太有趣了：通过探索，偶然发现什么。

下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法。

Lambda 函数

Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。

Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。

lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个。

x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambda a : a*3 + 3 print(x(3)) # prints '12'

看它多么简单！我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数。这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。

Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。

def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints '[1, 16, 47]' def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例！我们可以将函数应用于单个或多个列表。实际上，你可以使用任何 Python 函数作为 map 函数的输入，只要它与你正在操作的序列元素是兼容的。

Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典）。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。

详情请看如下示例：

# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

我们不仅评估了每个列表元素的 True 或 False，filter() 函数还确保只返回匹配为 True 的元素。非常便于处理检查表达式和构建返回列表这两步。

Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句（包括列表、元组和字典）中使用的数据类型。

使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。关于 Itertools 的神奇之处，请看以下示例：

from itertools import * # Easy joining of two lists into a list of tuples for i in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']): print i # ('a', 1) # ('b', 2) # ('c', 3) # The count() function returns an interator that # produces consecutive integers, forever. This # one is great for adding indices next to your list # elements for readability and convenience for i in izip(count(1), ['Bob', 'Emily', 'Joe']): print i # (1, 'Bob') # (2, 'Emily') # (3, 'Joe') # The dropwhile() function returns an iterator that returns # all the elements of the input which come after a certain # condition becomes false for the first time. def check_for_drop(x): print 'Checking: ', x return (x 5) for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]): print 'Result: ', i # Checking: 2 # Checking: 4 # Result: 6 # Result: 8 # Result: 10 # Result: 12 # The groupby() function is great for retrieving bunches # of iterator elements which are the same or have similar # properties a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]) for key, value in groupby(a): print(key, value), end=' ') # (1, [1, 1, 1]) # (2, [2, 2, 2]) # (3, [3, 3]) # (4, [4]) # (5, [5])

Generator 函数

Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。

比如，我们想把 1 到 1000 的所有数字相加，以下代码块的第一部分向你展示了如何使用 for 循环来进行这一计算。

如果列表很小，比如 1000 行，计算所需的内存还行。但如果列表巨长，比如十亿浮点数，这样做就会出现问题了。使用这种 for 循环，内存中将出现大量列表，但不是每个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数也是这么干的，它在内存中构建列表。

代码中第二部分展示了使用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数创建元素，并只在必要时将其存储在内存中，即一次一个。这意味着，如果你要创建十亿浮点数，你只能一次一个地把它们存储在内存中！Python 2.x 中的 xrange() 函数就是使用 generator 来构建列表。

上述例子说明：如果你想为一个很大的范围生成列表，那么就需要使用 generator 函数。如果你的内存有限，比如使用移动设备或边缘计算，使用这一方法尤其重要。

也就是说，如果你想对列表进行多次迭代，并且它足够小，可以放进内存，那最好使用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。因为 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值，而 Python 2.x range 函数是静态的列表，而且整数已经置于内存中，以便快速访问。

# (1) Using a for loopv numbers = list() for i in range(1000): numbers.append(i+1) total = sum(numbers) # (2) Using a generator def generate_numbers(n): num, numbers = 1, [] while num n: numbers.append(num) num += 1 return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(1000 + 1)) total = sum(xrange(1000 + 1))

如何用python实现函数？

∧ X1Y1+X2Y2+......+XnYn-n*X（平均值）Y（平均值）

b ＝---------------------------------------------------------------

X1²+X2²+......+XnYn-（X（平均值））²

∧ ∧

a ＝Y（平均值）- b X

∧ ∧ ∧

y ＝b X+ a

Python答题

第10不知道是啥。

# 计算圆的面积

import math

r = float(input('请输入圆的半径: '))

area = r**2 * math.pi

print(area)

# 反向输出3位数

str = input('请输入一个三位整数')

new_str = str[::-1]

print(new_str)

# 预测身高

while True:

type = input('请选择测试男女，男孩输入1，女孩输入2: ')

if type == '1' or type == '2':

break

f_height = float(input('请输入爸爸身高: '))

m_height = float(input('请输入妈妈身高: '))

if type == '1':

height = (f_height + m_height) * 1.08 / 2

print('预测男孩身高为: {}'.format(math.floor(height) ))

elif type == '2':

height = (f_height * 0.823 + m_height) / 2

print('预测女孩身高为: {}'.format(math.floor(height)))

else:

print('预测对象选择错误，请重新启动程序选择。')

# 实数绝对值

import re

import math

while True:

try:

num = input('请输入一个实数: ')

num = int(num)

break

except ValueError:

try:

num = float(num)

break

except ValueError:

continue

# 使用 abs

num_abs = abs(num)

print('该实数绝对值为: {}'.format(num_abs))

# 使用判断

if num = 0:

num_abs = num

else:

num_abs = -num

print('该实数绝对值为: {}'.format(num_abs))

# 判断年份是否为闰年

while True:

try:

year = int(input('请输入一个年份: '))

break

except ValueError:

print('输入错误，年份为整数，请重新输入')

continue

if (year % 100 == 0):

if (year % 400 == 0):

print('年份{}为闰年'.format(year))

else:

print('年份{}为平年'.format(year))

elif (year % 4 == 0):

print('年份{}为闰年'.format(year))

else:

print('年份{}为平年'.format(year))

# 缴纳学费

while True:

try:

I = int(input('请输入学生学号: '))

break

except ValueError:

print('输入错误')

continue

while True:

try:

U = int(input('请输入该学生学分: '))

break

except ValueError:

print('输入错误')

continue

if U = 12:

T = 4000

else:

T = 4000 + 200 * (U - 12)

print('学生 {} 应缴纳学分为 {}'.format(I, T))

# 登录

username = '123'

password = '456'

while True:

user = input('请输入用户名: ')

pw = input('请输入密码: ')

if (user == username and pw == password):

print('欢迎使用！')

break

else:

print('用户名或密码错误，请重新输入！')

# 判断输入字符

while True:

str = input('请输入一个字符')

if (len(str) == 1):

break

else:

print('输入错误，请重新输入')

str_code = ord(str)

if str_code = 48 and str_code = 57:

print('{} 是一个数字'.format(str))

elif str_code = 65 and str_code = 90:

print('{} 是一个大写字母'.format(str))

elif str_code = 97 and str_code = 122:

print('{} 是一个小写字母'.format(str))

else:

print('{} 既不是数字，也不是大小写字母'.format(str))

# 判断成绩

while True:

try:

grade = int(input('请输入成绩: '))

if (grade = 0 and grade = 100):

break

else:

print('成绩输入错误，请重新输入')

continue

except ValueError:

print('成绩输入错误，请重新输入')

continue

if grade= 90:

print('优秀')

elif grade = 80:

print('良好')

elif grade = 70:

print('中等')

elif grade = 60:

print('及格')

else:

print('不及格')

Python编程题：编写函数，计算某班级学生考试的平均分？

def avgScore(scores,n=10):

s = 0

for i in range(len(scores)):

s += scores[i]

return s/n

scores=[90,88,76,45,77,95,66,88,91]

print("按班级人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores)))

print("按考试人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores,len (scores))))