Python 9个同学一起做游戏,每个人报一个[1,20]区间上的正整数,请写出编程?

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Python 9个同学一起做游戏,每个人报一个[1,20]区间上的正整数,请写出编程?,第1张

1、如单纯取区间报数,循环列表取值即可。

2、如要实现区间随机报数,用random获取随机数(真随机数先用seed设置种子)。

3、如要实现区间随机不重复报数,用list或set存储随机值做比较。

下面代码按第三种情况写:

import random

import time

n=1

st=set()

random.seed(time.time())

while True:

  num=random.randint(1,20)

  if num not in st:

      print("第%d位报数%d\n"%(n,num))

      st.add(num)

      n+=1

  if n>9:

      break

Python通俗易懂、容易入门、功能强大,除了极少的领域之外,Python几乎无所不能:

1. Web开发

最火的Python web框架Django,支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

2. 网络编程

支持高并发的Twisted网络框架,py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

3. 爬虫开发

爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等,想爬啥就爬啥

4. 云计算开发

目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python,为什么Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,由其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!

6. 自动化运维

问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案,它的名字叫Python

7. 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python,目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

8. 科学运算

97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthought librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

9. 游戏开发

在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与Lua相比,Python更适合作为一种Host语言,即程序的入口点是在Python那一端会比较好,然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

虽然大家很少使用桌面软件了,但是Python在图形界面开发上也很强大,你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

下面是Python的应用及岗位。

第一部分:各个领域应用的语言。

大家看这个内容,其实你很明显发现,其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的,因为他也有它的短板,但是对于一般的小公司和小项目而言,是很难得的全能。

现在有个很奇怪的现象,就是大家把Python神话了。Python作为一门语言,确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时,要学第二门语言,这样未来对大家有好的发展。

第二环节:Python工程师在企业里面的定位是什么?

四个重要的定位:验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。

1、验证算法:就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证,公式代码化。

2、快速开发:这个大家应该都比较熟悉,快速开发,就是用成熟框架,更少的代码来开发网站,Python在网站前后台有大量的成熟的框架,如django,flask,bottle,tornado,flask和django的使用较多,国内用Python开发的网站有:知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴;

3、测试运维:用python实现的测试工具及过程,包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试,自动化性能测试的执行、监控和分析,常用selenium appium等

框架。做运维同学应该清楚,在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控,部署,网络配置,日志分析,安全检测 等等许许多多的方面,无所不包。python可以写很多的脚本,把“操作”这个行为做到极致。与此同时,python在服务器管理工具上非常丰富,配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack)  监控(Zenoss, nagios 插件)  虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) ......  还有大部分系统C库都有python绑定。

4、数据分析:Python有三大神器:numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的,所以速度很快,用它参加各种数学建模大赛,完全可以替代r语言和MATLAB。spark,Hadoop都开了Python的接口,所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单,加上py对数据库支持都很好,或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。

在结束这个部分之前,大家有没有一个疑问:为什么爬虫没有中重点讲?

其实这里给大家重点说一下,如果你要学好Python,仅仅停留在爬虫上,这个是很不靠谱的。Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据大家所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。

当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。