1.实例:体育竞技分析

1.1.问题分析

“体育竞技分析”问题分析

  • 需求:毫厘是多少,如何科学分析体育竞技比赛
  • 输入:球员水平
  • 输出:可预测的比赛成绩
  • 计算思维:抽象+自动化
  • 模拟:抽象比赛过程+自动化执行N场比赛
  • 当N越大时,比赛结果分析会越科学

比赛规则:

  • 双人击球比赛:A&B,回合制,5局3胜
  • 开始时一方先发球,直至判分,接下来胜者发球

1.2.自顶向下和自底向上

解决问题的有效方法:

  • 将一个问题表达为若干小问题组成的形式
  • 使用相同方法进一步分解小问题
  • 直至,小问题可以用计算机简单明了的解决

自顶向下(设计):

解决复杂问题的有效办法

示例:改善居住条件

整顿马路、种植绿化、盖楼——>盖楼:位置、设计、施工——>工人、材料、组织和监理

自底向上(执行):

逐步组建复杂系统的有效测试方法

  • 分单元测试,逐步组装
  • 按照自顶向下的相反路径操作
  • 直至,系统各部分以组装的思路都经过测试和验证

1.3.体育竞技分析

程序总体框架及步骤

  • 打印程序的介绍性信息式
  • 获得程序运行参数:proA、proB、n
  • 利用球员A和B的能力值,模拟n局比赛
  • 输出球员A与B获胜比赛的场次及概率

代码:

2.python程序设计思维

2.1.计算思维与程序设计

计算思维

第三种人类思维特征:

  • 逻辑思维:推理和演绎,数学为代表,A->B,B->C,A->C
  • 实证思维:实验和验证,物理为代表,引力波<-实验
  • 计算思维:设计和构造,计算机为代表,汉诺塔递归

抽象和自动化:

  • 计算思维:Computational Thinking
  • 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解
  • 计算思维是基于计算机的思维方式

2.2.计算生态与python语言

计算生态

从开源运动说起:

  • 1983,Richard Stallman启动GNU项目
  • 1989,GNU通用许可协议诞生,自由软件时代到来
  • 1991,Linus Torvalds发布了linux内核
  • 1998,网景浏览器开源,产生了Mozilla

计算生态以开源项目为组织形式,充分利用“共识原则”和“社会利他”组织人员,在竞争发展、相互依存和迅速迭代中完成信息技术的更新换代,形成了技术的自我演化路径。

以开源项目为代表的大量第三方库:

  • python语言提供>13万个第三方库。

库的建设经过野蛮生长和自然选择:

  • 同一个功能,python语言2个以上第三方库。

库之间相互关联使用,依存发展:

  • python库间广泛联系 ,逐级封装。

社区庞大,新技术迭代迅速:

  • AlphaGo深度学习算法采用python语言开源。

计算生态的价值

创新:跟随创新,集成创新,原始创新

  • 加速科学类应用创新的重要支撑
  • 发展科技产品商业价值的重要模式
  • 国家科技体系安全和稳固的基础

计算生态的运用

刀耕火种 -> 站在巨人肩膀

  • 编程的起点不是算法,而是系统
  • 编程如同搭积木,利用计算生态为主要模式
  • 编程的目标是快速解决问题

2.3.用户体验与软件产品

用户体验:

实现功能->关注体验

  • 用户体验是指用户对产品建立的主观感受和认识
  • 关心功能实现,更要关注用户体验,才能做出好产品
  • 编程是手段,不是目的,程序要为人服务

提高用户体验方法:

1.进度展示:

  • 如果程序需要计算时间,可能产生等待,请增加进度展示
  • 如果程序有若干步骤,需要提示用户,请增加进度展示
  • 如果程序可能存在大量次数循环,请增加进度展示

2.异常处理:

  • 当获得用户输入,对合规性需要检查,需要异常处理
  • 当读写文件时,对结果进行判断,需要异常处理
  • 当进行输入输出时,对运算结果进行判断,需要异常处理

3.其他:

  • 打印输出:特定位置,输出程序运行得过程信息
  • 日志文件:对程序异常及用户使用进行定期记录
  • 帮助信息:给用户提供多种帮助信息

2.4.基本的程序设计模式

从IPO开始:

  • I:Input输入,程序输入
  • P:Process输出,程序的主要逻辑
  • O:Output输出,程序输出

确定IPO:明确计算部分及功能边界

编写程序:将计算求解的设计变成现实

调试程序:确保程序按照正确逻辑正确运行

模块化设计:

  • 通过函数或对象封装将程序划分为模块和模块间的表达
  • 具体包括:主程序、子程序和子程序间关系
  • 分而治之:一种分而治之、分层抽象、体系化的设计思想
  • 紧耦合:两个部分之间交流很多,无法单独存在
  • 松耦合:两个部分之间交流很少,可以独立存在
  • 模块内部紧耦合,模块之间松耦合

配置化设计:

  • 引擎+配置:程序执行和正确配置分离,可将可选参数配置化
  • 将程序开发变成配置文件编写,扩展功能而不修改程序
  • 关键在于接口设计,清晰明了,灵活可扩展

从应用需求到软件产品:

  • 产品定义:对应用需求充分理解和明确定义
  • 系统架构:以系统方式思考产品的技术实现
  • 设计与实现:结合架构完成关键设计及系统实现
  • 用户体验:从用户角度思考应用效果

3.Python第三方库安装

3.1.看见更大的Python世界

通过:https://pypi.org可以搜索任何主题的第三方库

  • PyPI:python Package Index
  • PSF维护的展示全球的Python计算生态的主站
  • 学会检索并利用PyPI,找到合适的第三方库

安装第三方库方法:

  • pip命令
  • 集成安装方法
  • 文件安装方法

3.2.pip安装方式

pip install <第三方库名>
  • -U:使用U参数进行更新

  • unintsall:卸载指定第三方库

  • download:下载并不安装

  • show:可以查看详细信息

  • search:可以搜索关键词

3.3.集成安装方法

Anaconda

地址:https://www.continuum.io

只需安装上就可以使用

3.4.文件安装方法

可以在这上面找:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs

4.模块:os库

os库提供通用的,基本的操作系统交互功能

  • os库是python标准库,包含几百个函数
  • 常用路径操作、进程管理、环境参数等几类
  • 路径操作:os.path子库,处理文件路径及信息
  • 进程管理:启动系统中其他程序
  • 环境参数:获得系统软硬件信息等环境参数

4.1.os库路径操作

os.path子库以path为入口,用于操作和处理文件路径

import os.path

相关函数:

os.path.abspath(path):返回path在当前操作系统的绝对路径
os.path.normpath(path):归一化path的表示形式,统一用\\分隔路径
os.path.relpath(path):返回当前程序与文件之间的相对路径
os.path.dirname(path):返回path中的目录名字
os.path.basename(path):返回path中最后的文件名称
os.path.join(path, *paths):组合path与paths,返回一个路径字符串
os.path.exists(path):判断path对应文件或目录是否存在,返回true或false
os.path.isfile(path):判断path所对应是否为已存在的文件,返回true或false
os.path.isdir(path):判断path所对应是否为已存在的目录,返回true或false

4.2.os库进程管理

os.system(command)
  • 执行程序或命令command
  • 在windows系统中,返回值为cmd的调用返回信息

4.3.os库环境参数

获取或改变系统环境信息

函数:

os.chdir(path):修改当前程序的操作路径
os.getcwd():返回程序的当前路径
os.urandom(n):获得n个字节长度的随机字符串,通常用于加解密运算

5.实例:第三方库自动安装脚本

第三方库自动安装脚本:

  • 需求:批量安装第三方库需要人工干预,能否自动安装?
  • 自动执行pip逐一根据安装需求安装

能否自动安装?

安装脚本:

import os
libs = {"ku1","ku2","ku3"}
try:
  for lib in libs:
    os.system("pip install " + lib)
  print("Successful")
except:
  print("Failed Somehow")
05-25 00:06