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    来源 | Python学习联盟

    本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库)。

    按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图:基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&循环,文件对象,错误&异常,函数,模块,面向对象编程;

    结合这些思维导图主要参考的资料,分享一下我的学习体验,一方面可供初学者参考,另一方面,也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考;

    思维导图

    默认阅读顺序:从右→左,顺时针方向。

    思维导图软件:XMind

    总览

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    14张思维导图

    第1张图

    基础知识图一包括了基本规则、Python语言特点、计算机语言、如何运行Python、变量赋值五个方面,辅助你快速掌握Python编程的基底知识。

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    第2张图

    基础知识图二包含了模块结构、布局、IO编程流程、标识符、Python对象、内存管理、动态类型六大模块,两张基础知识导图可以帮助你区域化了解Python的组成部分及基本操作。

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    第3张图

    学习Python少不了对数据的了解,这张图整理了数据类型的分类、作用、空值、标准数据、if语句等等模块。

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    第4张图

    这张图整理了序列的有序排列、标准操作符与序列类型操作符的重点知识,以及可操作性的BIF。

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    第5张图

    字符串是个比较庞大而精细的部分,接着上图的BIF可分为标准类型、序列类型、字符串类型,字符串可分为五种操作符类型,此图还整理了序列的独特特性以及编码问题,可以说很详细了。

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    第6张图

    关于列表|元素,首先说拷贝问题,分深浅拷贝两种形式。tuple的内建函数、特殊特性与list的操作符、内建函数是重点部分。

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    第7张图

    这张图主要整理了字典|集合中set、dict的功能、分类、BIF、操作问题。

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    第8张图

    条件|循环包含生成器、迭代器、列表解析的使用、拓展,相关BIF、if语句循环控制也能够快速掌握重点。

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    第9张图

    关于文件对象内建方法、内建函数、内建属性都有具体内容,文件迭代的运用,标准文件对象如何输入输出以及分隔符的运用都在导图中详细标明。

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    第10张图

    错误|异常这张图的点介绍了如何调试、处理异常情况。

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    3768458

    第11张图

    函数一介绍了函数概述,注意vs函数的引用、调用,装饰器的定义、“堆叠”。参数具有自己的完整语法以及自己的传递方式。

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    第12张图

    函数二图整理了递归函数、返回(回调)函数、变量作用域、偏函数、函数式编程、匿名函数、高阶函数BIF的详细介绍。

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    第13张图

    这张图的重点是模块的标准区域、名称空间以及模块的作用域(三种变量的运用)。

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    2d2abb33f96fd068186caf0d68755947bc1.png

    第14张图

    最后一张图整理了面向对象编程,弄清楚面向对象的基本概念,继承与多态、结构组织以及对象的性质、访问限制等重点,对于python就算是入门了。

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  • 该项目结合了ATM模版和购物车需求,整个思维导图用Python代码实现,使用思维导图可以清晰明了的看清整个框架;过程中,用到了Python的知识有Python常用模块,Python常用内置包,logger模块等等基础知识。需要高清PDF,...

    该项目结合了ATM模版和购物车需求,整个思维导图用Python代码实现,使用思维导图可以清晰明了的看清整个框架;

    过程中,用到了Python的知识有Python常用模块,Python常用内置包,logger模块等等基础知识。

    需要高清PDF,PNG.XMIND文件的话,请在网盘下载(去掉混淆字),欢迎提供指导意见。

    链接: ht博tps://pa客n.ba园idu.co博m/s/1plpP6PvyBeqetPzCZ4rlDA 密码: 4vej

    =========================================================================

    项目需求:

    模拟实现一个ATM + 购物商城程序

    额度 15000或自定义

    实现购物商城,买东西加入 购物车,调用信用卡接口结账

    可以提现,手续费5%

    支持多账户登录

    支持账户间转账

    记录日常消费流水

    提供还款接口

    ATM记录操作日志

    提供管理接口,包括添加账户、冻结账户等。。。

    用户认证用装饰器

    项目功能:

    1、登录

    2、注册

    3、查看余额

    4、转账

    5、还款

    6、取款

    7、查看流水

    8、购物

    9、查看购买商品

    详细解释请看如下截图

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  • 在进行汽车动力性分析之前我们得先了解汽车动力性评价指标:汽车动力性评价指标动力性三个指标分别是:1.最高车速 2.加速时间 3.最大爬坡度。我们以这辆货车为例进行计算货车参数1.计算最大爬坡度我们可以使用下面这...

    在进行汽车动力性分析之前我们得先了解汽车动力性评价指标:汽车动力性评价指标

    动力性三个指标分别是:1.最高车速 2.加速时间 3.最大爬坡度。

    我们以这辆货车为例进行计算货车参数

    1.计算最大爬坡度

    我们可以使用下面这个公式绘制驱动力图

    其中发动机外特性曲线由下面这个公式给出:

    由于计算过于复杂,我们使用python代码实现绘图:代码如下

    import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    plt.figure(num=3, figsize=(8,5 ))

    n = np.linspace(600, 4000,)

    Tq=(-19.313+295.27*(n/1000)-165.44*(n/1000)**2+40.874*(n/1000)**3-3.8445*(n/1000)**4)

    Ua1 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 6.69))

    Ua2 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 3.97))

    Ua3 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 1.71))

    Ua4 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 1.00))

    Ft1 = Tq * 5.83 * 0.85 * 6.69 / 0.367

    Ft2 = Tq * 5.83 * 0.85 * 3.09 / 0.367

    Ft3 = Tq * 5.83 * 0.85 * 1.71 / 0.367

    Ft4 = Tq * 5.83 * 0.85 * 1.00 / 0.367

    plt.title("Ft-F-Ua ")

    plt.xlabel("Ua (km.h)")

    plt.ylabel("Ft (N)")

    plt.xlim((0, 100))

    plt.ylim((0, 20000))

    plt.plot(Ua1, Ft1)

    plt.plot(Ua2, Ft2)

    plt.plot(Ua3, Ft3)

    plt.plot(Ua4, Ft4)

    plt.show()

    运行代码结果如下:

    所以现在可以通过最大驱动力求出最大爬坡度imax

    由于计算过程过于复杂,所以使用python代码实现:

    import math

    a=0

    for n in range(600,4000):

    Tq = (-19.313 + 295.27 * (n / 1000) - 165.44 * (n / 1000) ** 2 + 40.874 * (n / 1000) ** 3 - 3.8445 * ( n / 1000) ** 4)

    Ft1 =int( Tq * 5.83 * 0.85 * 6.69 / 0.367)

    Ua1 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 6.69))

    if a

    a=Ft1

    else:

    a=a

    if a==15805:

    b=Ua1

    print("最大驱动力对应的转速:",n)

    print("最大驱动力对应的转矩Tq",round(Tq,2))

    break

    print("最大驱动力",a)

    print("最大驱动力对应的车速",round(b,2))

    F1 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * b ** 2 / 21.15

    l=((a-F1)/(3880*9.8))

    X=math.asin(l)

    imax=math.tan(X)

    print("最大爬坡度:",round(imax,2))

    运行代码:结果如下

    代码分析:在for循环中通过不断的迭代比较,将最大的Ft存在变量a中。

    if a

    a=Ft1

    else:

    a=a

    最大爬坡度表明:这辆货车可以爬上tanx=0.4397的坡度。

    2.计算最高车速

    计算最高车速我们需要使用驱动力-行驶阻力图:

    使用以下公式进行计算:

    计算最高车速时,先暂时忽略坡道阻力与加速阻力

    我们还是使用python进行作图

    import math

    import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    plt.figure(num=3, figsize=(8,5 ))

    n = np.linspace(600, 4000,)

    Tq=(-19.313+295.27*(n/1000)-165.44*(n/1000)**2+40.874*(n/1000)**3-3.8445*(n/1000)**4)

    Ua1 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 6.69))

    Ua2 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 3.97))

    Ua3 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 1.71))

    Ua4 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 1.00))

    F1 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua1 ** 2 / 21.15

    F2 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua2 ** 2 / 21.15

    F3 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua3 ** 2 / 21.15

    F4 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua4 ** 2 / 21.15

    Ft1 = Tq * 5.83 * 0.85 * 6.69 / 0.367

    Ft2 = Tq * 5.83 * 0.85 * 3.09 / 0.367

    Ft3 = Tq * 5.83 * 0.85 * 1.71 / 0.367

    Ft4 = Tq * 5.83 * 0.85 * 1.00 / 0.367

    plt.title("Ft-F-Ua ")

    plt.xlabel("Ua (km.h)")

    plt.ylabel("Ft (N)")

    plt.xlim((0, 100))

    plt.ylim((0, 20000))

    plt.plot(Ua1, Ft1)

    plt.plot(Ua2, Ft2)

    plt.plot(Ua3, Ft3)

    plt.plot(Ua4, Ft4)

    plt.plot(Ua1,F1)

    plt.plot(Ua2,F2)

    plt.plot(Ua3,F3)

    plt.plot(Ua4,F4)

    plt.show()

    最下面棕色的线就是行驶阻力-Ua图,本来应该找到Ft与行驶阻力的交点算出最高车速,但是没有相交,于是Uamax就是最高车速。

    使用代码实现计算:

    a=0

    for ig in (6.09,3.09,1.71,1.00):

    for n in (600,1000,2000,3000,4000):

    Tq=-19.313+295.27*(n/1000)-165.44*(n/1000)**2+40.874*(n/1000)**3-3.8445*(n/1000)**4

    Ua=0.377*0.367*n/(5.83*ig)

    if a < Ua:

    a = Ua

    else:

    a = a

    print(round(a,2))

    计算结果如下:

    最高车速Umax=94.93km/h

    3.计算加速时间到70km/h

    加速时间由下面两个公式给出:

    计算过程与作图由python代码实现:

    import numpy as np

    from matplotlib import pyplot as plt

    plt.figure(num=3, figsize=(8,5 ))

    n = np.linspace(600, 4000, 50)

    Tq=-19.313+295.27*(n/1000)-165.44*(n/1000)**2+40.874*(n/1000)**3-3.8445*(n/1000)**4

    Ua1 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 6.69))

    Ua2 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 3.97))

    Ua3 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 1.71))

    Ua4 = (0.377 * 0.367 * n / (5.83 * 1.00))

    F1 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua1 ** 2 / 21.15

    F2 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua2 ** 2 / 21.15

    F3 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua3 ** 2 / 21.15

    F4 = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua4 ** 2 / 21.15

    Ft1 = Tq * 5.83 * 0.85 * 6.69 / 0.367

    Ft2 = Tq * 5.83 * 0.85 * 3.09 / 0.367

    Ft3 = Tq * 5.83 * 0.85 * 1.71 / 0.367

    Ft4 = Tq * 5.83 * 0.85 * 1.00 / 0.367

    A1=1.4470*3880/(Ft1-F1)/3.6

    A2=1.4470*3880/(Ft2-F2)/3.6

    A3=1.4470*3880/(Ft3-F3)/3.6

    A4=1.4470*3880/(Ft4-F4)/3.6

    plt.plot(Ua1, A1)

    plt.plot(Ua2, A2)

    plt.plot(Ua3, A3)

    plt.plot(Ua4, A4)

    plt.title("A-Ua ")

    plt.xlabel("Ua (km.h)")

    plt.ylabel("A (s)")

    plt.show()

    运行结果如下:

    通过计算A与Ua与x的面积就可以算出加速时间:

    使用python代码实现:

    s=0

    for ig in (3.09,1.71,1.00):

    for b in range(600,4000):

    Ua = 0.377 * 0.367 * b / (5.83 * ig)

    for n in range(600,4000):

    Tq = -19.313 + 295.27 * (n / 1000) - 165.44 * (n / 1000) ** 2 + 40.874 * (n / 1000) ** 3 - 3.8445 * (n / 1000) ** 4

    Ua = 0.377 * 0.367 * n / (5.83 * ig)

    F = 3880 * 9.8 * 0.013 + 2.77 * Ua ** 2 / 21.15

    Ft = Tq * 5.83 * 0.85 * ig / 0.367

    A = 1.4470 * 3880 / (Ft - F) / 3.6

    s=s+A*(0.377 * 0.367) / (5.83 * ig)

    if Ua>70 :

    break

    print("加速时间:",round(s,2))

    运行结果如下:

    加速时间为37.14 s

    汽车动力性分析完毕。

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  • 编码思维导图

    千次阅读 2017-02-16 13:05:03
    <编码:隐匿在计算机硬件背后的语言>全书框架基于上一篇编码笔记博文整理的脉络图: 这个思维导图是用Xmind编辑的,如果需要原文件的话可以和我说一声。

    <编码:隐匿在计算机硬件背后的语言>全书框架

    基于上一篇编码笔记博文整理的脉络图:
    思维盗图

    这个思维导图是用Xmind编辑的,如果需要原文件的话可以和我说一声。

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