Don’t learn to code. Code to learn!
Введение в Python
- Python — Обзор
- Основы синтаксиса Python
- Операторы в Python
- Типы данных в Python
- Условные конструкторы в Python
- Циклы в Python
- Функции в Python
- Функциональное программирование в Python
- ООП в Python
- Модули в Python
- Работа с файлами в Python
- Обработка исключительных ситуаций в Python
Тут будут собраны примеры готовых приложений, написанных на языке программирования Python. Раздел активно развивается, на данный момент доступны следующие виды примеров:
Программы с GUI 2
Консольные приложения 2
Тестирование с Python 1
- Пятнашки на Python
- Паттерны проектирования в Python
- Множествeнное наследование в Python
- Абстрактные классы в Python
- Сапер на Python
Источник: www.pythonicway.com
Решаем задачи на Python с Codewars | 8 kyu
Создаем продвинутый калькулятор на Python с Tkinter
В этой публикации я хочу рассказать Вам, как сделать продвинутый калькулятор на Python 3 с Tkinter.
Итак, импортируем модули, которые нам понадобятся для нашей программы.
Библиотека tkinter нам необходима для создания окна, грубо говоря.
Модуль math нам нужен для математических операций.
from tkinter import * from tkinter import messagebox from tkinter import ttk import math import sys
Следующими двумя строками мы создаем окно и даем ему имя.
root = Tk() root.title(«Calculator»)
Создаем список с именами будущих кнопок калькулятора. Я выбрал все самые интересные функции, чтобы продемонстрировать, как их реализовать.
bttn_list = [ «7», «8», «9», «+», «*», «4», «5», «6», «-«, «/», «1», «2», «3», «=», «xⁿ», «0», «.», «±», «C», «Exit», «π», «sin», «cos», «(«, «)»,»n!»,»√2″, ]
Следующим отрезком кода мы создаем кнопки для нашего калькулятора.
r = 1 c = 0 for i in bttn_list: rel = «» cmd=lambda x=i: calc(x) ttk.Button(root, text=i, command = cmd, width = 10).grid(row=r, column = c) c += 1 if c > 4: c = 0 r += 1
В каждом калькуляторе есть, так называемое поле ввода, в которое пользователь вводит нужные данные для программы. Это могут быть цифры, функции и математические операции. Их можно вводить, как с клавиатуры, так и при нажатии на кнопку в калькуляторе.
Пример 1. Я нажимаю на кнопку «2» в калькуляторе и в этом поле ввода, отображается цифра 2.
В Python Tkinter поле ввода называется Entry, а, например, в Java Script — input.
calc_entry = Entry(root, width = 33) calc_entry.grid(row=0, column=0, columnspan=5)
Учебник по динамическому программированию: создание эффективных программ на Python
Красивый код на Python #айти #shorts
Изучение
На чтение 14 мин Просмотров 2.7к. Опубликовано 11.08.2021
Если вы изучаете Python, может быть сложно сделать этот шаг от написания образца кода до эффективного кода. По мере того, как вы набираете навыки, эффективность времени выполнения программы становится все более важной, выступая в качестве ключевого показателя успеха при собеседовании по кодированию, а затем и в реальных решениях.
Один из способов повысить эффективность ваших рекурсивных программ — начать использовать динамическое программирование, экономящую время технику на основе хранения, вместо рекурсии грубой силы. В динамическом программировании используется принцип оптимальности, который заключается в том, что если все шаги процесса оптимизированы, то оптимизируется и результат. В нашем случае оптимальный шаг — это тот, который занимает наименьшее количество времени, что в программировании означает наименьшее количество новых вычислений.
Чтобы помочь вам перейти к эффективному коду Python, вот краткое руководство о том, что такое динамическое программирование, почему оно более эффективно и как использовать его для решения распространенных задач собеседования.
Что такое динамическое программирование?
Динамическое программирование — это метод решения сложных проблем путем рекурсивного разбиения их на подзадачи, каждая из которых затем решается индивидуально. Динамическое программирование оптимизирует рекурсивное программирование и экономит время на повторное вычисление входных данных позже.
Это отличается от техники » Разделяй и властвуй» тем, что подзадачи в решениях динамического программирования перекрываются, поэтому некоторые из одинаковых шагов, необходимых для решения одной подзадачи, также необходимы для других подзадач.
Это подводит нас к главному преимуществу динамического программирования. Вместо того, чтобы пересчитывать эти общие шаги, динамическое программирование позволяет нам просто сохранять результаты каждого шага в первый раз и повторно использовать их каждый раз.
Примечание: динамическое программирование является частным случаем более широкой категории рекурсивного программирования, однако не во всех рекурсивных случаях можно использовать динамическое программирование.
Почему динамическое программирование эффективно? Рекурсия против DP
Если они так тесно переплетены, почему динамическое программирование отдается предпочтению, когда это возможно? Это связано с тем, что рекурсивные программы грубой силы часто повторяют работу, когда сталкиваются с перекрывающимися шагами, тратя ненужное время и ресурсы в процессе.
Динамическое программирование решает эту проблему, гарантируя, что каждый идентичный шаг выполняется только один раз, и сохраняя результаты этого шага в сборщике, таком как хеш-таблица или массив, для вызова всякий раз, когда это понадобится снова. При этом динамическое программирование позволяет сократить повторяемость работы и, следовательно, повысить эффективность выполнения.
Примечание. В динамическом программировании эффективность использования пространства существенно снижается, поскольку для хранения решений требуется пространство, не используемое в рекурсивных решениях методом грубой силы.
Примеры динамического программирования
Динамическое программирование в реальном мире
В отличие от компьютеров, процессы, основанные на памяти, такие как динамическое программирование, интуитивно понятны людям. Рассмотрим этот пример из реальной жизни:
Представьте, что вы хотите пойти в новый продуктовый магазин через несколько улиц, но не знаете, как туда добраться. Чтобы решить подзадачу маршрута к магазину, вы просматриваете маршруты на карте вашего смартфона, а затем направляетесь туда.
Если бы вы думали рекурсивно, каждый раз, когда вы хотели пойти в магазин, вам нужно было бы найти время, чтобы еще раз просмотреть направления.
Вместо этого мы, естественно, думаем динамично, запоминая направления к магазину с того момента, как мы их впервые искали, и в результате нам не нужно тратить время на их поиск, когда мы пойдем в будущее.
По сути, это то, как динамическое программирование работает и в программах.