本文用于记录一些学习过程中使用python3写过的小程序，和一些经典的编程小例题。
【例题1】
编写一个简单的个人所得税计算器，设定起征点为3500元。
print("个人所得税计算器\n")
gongZi = int(input("请输入你的工资："))
qiZheng = gongZi - 3500
suiWu = 0
if gongZi <= 3500:
print("无需缴纳个人所得税！")
elif qiZheng <= 1500:
suiWu = int(qiZheng * 0.03)
elif qiZheng <= 4500:
suiWu = int(qiZheng * 0.1) - 105
elif qiZheng <= 9000:
suiWu = int(qiZheng * 0.2) - 555
elif qiZheng <= 35000:
suiWu = int(qiZheng * 0.25) - 1005
elif qiZheng <= 55000:
suiWu = int(qiZheng * 0.30) - 2755
elif qiZheng <= 80000:
suiWu = int(qiZheng * 0.35) - 5505
else:
suiWu = int(qiZheng * 0.45) - 13505
print("税前工资：", gongZi, "元")
print("税后工资：", gongZi - suiWu, "元")
print("需要缴纳个人所得税：", suiWu, "元")
【例题2】
使用for循环打印菱形
#打印菱形
for i in range(5):
for j in range(5-i):
print(" ", end=" ")
for k in range(2 * i - 1):
print("*", end=" ")
print()
for i2 in range(5):
for j2 in range(i2):
print(" ", end=" ")
for k2 in range(2 * (5-i2) - 1):
print("*", end=" ")
k2+=1
print()
【例题3】
题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？
# 用于计数的变量
count = 0
# 使用三个循环生成三个不同的数字
for i in range(1, 5):
for j in range(1, 5):
for k in range(1, 5):
# 三位数字不重复才进行组合
if i != j and i != k and j != k:
# i组合第一位，j第二位，k第三位
print((i * 100) + (j * 10) + k)
# 组合一次就计数一次
count += 1
print(count)
【例题3】
使用python代码编写一个简单的爬虫：
'''
This is a spider
'''
from urllib import request
import re
class Spider():
# 目标页面
url = 'https://www.panda.tv/cate/kingglory'
# 如果不使用非贪婪模式就会匹配多个</div>
root_pattern = '<div class="video-info">([\s\S]*?)</div>'
name_pattern='</i>([\s\S]*?)</span>'
number_pattern='<span class="video-number">([\s\S]*?)</span>'
# 读取网页数据
def __fetch_content(self):
r = request.urlopen(Spider.url)
# 读出来的是字节
htmls = r.read()
htmls = str(htmls,encoding='utf-8')
return htmls
# 使用正则表达式匹配数据
def __analysis(self, htmls):
root_html = re.findall(Spider.root_pattern, htmls)
anchors = []
for html in root_html:
name = re.findall(Spider.name_pattern,html)
number = re.findall(Spider.number_pattern,html)
anchor = {'name' : name, 'number' : number}
anchors.append(anchor)
return anchors
# 数据精炼
def __refine(self, anchors):
l = lambda anchor: {
'name':anchor['name'][0].strip(),
'number':anchor['number'][0]
}
return map(l, anchors)
# 数据处理（排序）
def __sort(self, anchors):
# key指定排序元素
anchors = sorted(anchors, key=self.__sort_seed, reverse=True)
return anchors
# 排序种子
def __sort_seed(self, anchor):
r = re.findall('\d*', anchor['number'])
number = float(r[0])
if '万' in anchor['number']:
number *= 10000
return number
# 打印数据
def __show(self, anchors):
for rank in range(0, len(anchors)):
print('rank' + str(rank + 1) + ' : ' + anchors[rank]['name'] + '\t\t' + anchors[rank]['number'] + '人')
# 总控方法
def go(self):
htmls = self.__fetch_content()
anchors = self.__analysis(htmls)
anchors = list(self.__refine(anchors))
anchors = self.__sort(anchors)
self.__show(anchors)
s = Spider()
s.go()
【例题4】
题目：已知1颗六级石头的市场售价为750金，请问是自己合成石头划算还是直接购买划算
'''
计算五行石是自己合成划算还是直接购买已经合成好的划算；
自己合成只能购买一级五行石；
七级和八级只能通过剥离获得
市场货币：金
还需要消耗金、钻石、体力
'''
'''
合成规律
1. 购买1级五行石：消耗金和钻石
2. 1级五行石合成3级五行石：消耗金、体力和1级五行石
3. 3级五行石合成4级五行石：消耗金、体力和1级五行石、一定概率
4. 4级五行石合成6级五行石：消耗金、体力和4级五行石
目标：
合成6级五行石
'''
'''
购买1级石头
'''
l1_value = 0.75 # 1颗1级石头消耗0.75金
l1_value_diamond = 8 # 1颗1级石头同时还需要消耗8颗钻石
'''
1级合成3级
'''
l1_to_l3 = 12 # 1颗1级石头变成1颗3级石头，需要消耗13颗1级石头
l1_to_l3_gold = 0.39 # 同时还需要消耗0.39金
l1_to_l3_vit = 10 # 同时还需要消耗10点体力
'''
3级合成4级
'''
l3_to_l4 = 16 # 1颗3级石头变成1颗4级石头，需要消耗16个1级石头
l3_to_14_gold = 0.897 # 1颗3级石头变成1颗4级石头，需要消耗0.897金
l3_to_l4_vit = 10
l3_to_l4_rate = 0.4878 # 1颗3级石头变成1颗4级石头，成功概率只有0.4878，并非100%
# 如果失败，则金和16级1级石头也将被扣除，但是不消耗体力
'''
4级合成6级
'''
l4_to_l6 = 12 # 12颗4级石头变成6级石头，概率100%
l4_to_l6_gold = 19.75 # 需要消耗19.75金
l4_to_l6_vit = 10
'''
已知1颗六级石头的市场售价为750金，请问是自己合成石头划算还是直接购买划算
其他数据：
1颗钻石diamond 卖出0.05金
1点体力vit 可以卖出1金
'''
实现代码：
# 购买1级石头
def buy_l1(l1_number):
gold = l1_number * 0.75
diamond = l1_number * 8
return gold, diamond
# 合成3级石头
def l1_to_l3(l3_number):
gold, diamond = buy_l1(l3_number * 12)
gold += l3_number * 0.39
vit = l3_number * 10
return gold, diamond, vit
# 合成4级石头
def l3_to_l4(l4_number):
# 需要先有相应的3级石头
gold, diamond, vit = l1_to_l3(l4_number)
# 按照成功的前提计算出实际消耗的1级石头
count = l4_number * 16
wastage = count // 0.4878
# 购买实际消耗的1级石头
gold_l4, diamond_l4 = buy_l1(wastage)
gold += gold_l4
diamond += diamond_l4
# 计算实际消耗的体力值
vit = (wastage//16) * l4_number
gold += l4_number * 0.897
return gold, diamond, vit
# 合成6级石头
def l4_to_l6(l6_number):
# 需要先有相应的4级石头
gold, diamond, vit = l3_to_l4(l6_number * 12)
gold += l6_number * 19.75
vit += l6_number * 10
return gold, diamond, vit
# 根据需要合成的数量与石头的级别，得到合成所需要消耗的金
def synthesis(ln_name, number):
if ln_name == 'L3':
gold, diamond, vit = l1_to_l3(number)
elif ln_name == 'L4':
gold, diamond, vit = l3_to_l4(number)
elif ln_name == 'L6':
gold, diamond, vit = l4_to_l6(number)
else:
print("输入有误！")
gold += vit
gold += diamond*0.05
return gold
# 处理用户的输入
def user_input():
print("1.计算合成五行石所耗费的金", "\t", "2.计算购买1级五行石所耗费的金")
input_str = input("请输入：")
if input_str == "1":
print("\n1.合成3级五行石", "\t", "2.合成4级五行石", "\t", "3.合成6级五行石")
input_str = input("请输入：")
num = int(input("请输入需要合成的数量："))
if input_str == "1":
gold = synthesis('L3',num)
print('\n需要消耗：', gold, '金')
elif input_str == "2":
gold = synthesis('L4',num)
print('\n需要消耗：', gold, '金')
elif input_str == "3":
gold = synthesis('L6',num)
print('\n需要消耗：', gold, '金')
else:
print("输入错误！")
elif input_str == "2":
num = int(input("请输入购买数量："))
gold, diamond = buy_l1(num)
print("需要消耗", gold, '金，', diamond, '个钻石。')
else:
print("输入错误！")
user_input()
【例题5】
过滤列表中的负数：
from random import randint
# randint生成-10到10之间的随机数
data = [randint(-10,10) for _ in range(10)]
print(data)
# 需求：过滤列表中的负数
lists = filter(lambda x:x >= 0,data)
print(*lists)
# 第二种解法
lists2 = [x for x in data if x >= 0]
print(lists2)
# 列表推导式的性能要比filter高
【例题6】
筛出字典中值高于90的元素：
from random import randint
d = {x: randint(60, 100) for x in range(1, 21)}
print(d)
# 使用字典推导式实现
di = {k: v for k,v in d.items() if v > 90}
print(di)
【例题7】
过滤集合中能被3整除的子集：
from random import randint
data = [randint(-10,10) for _ in range(10)]
s = set(data)
print(s)
# 使用集合推导式实现
si = {x for x in s if x % 3 ==0}
print(si)
【例题8】
如何为元组中的每个元素命名, 提高程序可读性：
# 学生信息系统中数据为固定格式：（名字，年龄，性别，邮箱地址，。。。。）
# 学生数量很大为了减小存储开销，对每个学生信息用元组表示：
# ('Jim', 16, 'man', 'jim8721@gmail.com')
# 问题：访问时，我们使用下标访问，大量的使用下标会降低程序的可读性，如何解决这个问题？
# 解决方案1：通过枚举类型来解决，也就是定义一系列数值常量
from enum import Enum
class StudentEnum(Enum):
NAME, AGE, SEX, EMAIL_ADDR = range(4)
student = ('Jim', 16, 'man', 'jim8721@gmail.com')
print(student[StudentEnum.NAME.value])
print(student[StudentEnum.AGE.value])
print(student[StudentEnum.SEX.value])
print(student[StudentEnum.EMAIL_ADDR.value])
# 解决方案2：使用标准库中collection.namedtuple替代内置tuple
from collections import namedtuple
# namedtuple会返回一个创建好的类，相当于是类的工厂
Student = namedtuple('Student', ['name', 'age', 'sex', 'email_addr'])
stu = Student('Jim', 16, 'man', 'jim8721@gmail.com')
# 返回的类型是tuple的子类
print(isinstance(stu, tuple))
print(stu.name)
print(stu.age)
print(stu.sex)
print(stu.email_addr)
# 支持使用关键字传参
stu2 = Student(name='Jim', age=16, sex='man', email_addr='jim8721@gmail.com')
【例题9】
从一个随机数列中，找到出现次数最高的3个元素，并统计出现的次数：
# 需求：从一个随机数列中，找到出现次数最高的3个元素，并统计出现的次数
from random import randint
from collections import Counter
# 生成一个随机序列
data = [randint(0, 20) for _ in range(30)]
print(data)
# 使用序列中的元素作为键，数字0作为初始值，创建一个字典
count = dict.fromkeys(data, 0)
# 统计序列元素出现的次数
for x in data:
count[x] += 1
# 对字典的value进行排序
di = sorted(count.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
# 拿出前三个元素
print(di[0:3])
'''
另一个解决方法是将序列传入Counter构造器中，得到的对象是元素频度的字典，
也就是说可以得到一个根据字典中的value排序后的字典
'''
count2 = Counter(data)
print(count2)
# 通过most_common方法可以拿出字典的前n个元素，返回类型是列表
print(count2.most_common(3))
【例题10】
对某英文文章的单词，进行词频统计，找到出现次数最高的10个单词，并统计出现的次数：
# 需求：对某英文文章的单词，进行词频统计，找到出现次数最高的10个单词，并统计出现的次数
import re
from collections import Counter
# 读取文本内容
txt = open('E:\\test.txt').read()
# 对非字母的文字进行分割
txt_list = re.split('\W+', txt)
# 统计排序
c3 = Counter(txt_list)
# 拿出前10个元素
print(c3.most_common(10))
【例题11】
根据成绩高低，计算学生排名：
# 某班英语成绩以字典形式存储为：{'Lilei':79,'Jim':88,'Lucy':92...}
# 需求：根据成绩高低，计算学生排名
from random import randint
# 生成一个随机字典
data_dict = {x: randint(60, 100) for x in 'xyzabc'}
# 方案1：利用zip将字典转换为元组进行排序：
data_tuple = zip(data_dict.values(), data_dict.keys())
print(sorted(data_tuple))
# 方案2：传递sorted函数的key参数：
data_list = sorted(data_dict.items(), key=lambda item: item[1],reverse=False)
print(data_list)
【例题12】
制作一个简单的猜数字小游戏，需要添加历史记录功能，能够显示用户最近5次猜过的数字，并且记录要持久存储：
'''
很多应用程序都有浏览用户的历史记录功能，例如：
1.浏览器可以查看最近访问过的网页
2.视频播放器可以查看最近播放过的视频文件
3.shell可以查看用户输入过的命令
......
需求：制作一个简单的猜数字小游戏，需要添加历史记录功能，
能够显示用户最近5次猜过的数字，并且记录要持久存储
'''
from random import randint
import pickle
'''
使用容量为n的队列来存储历史记录，可以用到
collections中的deque，deque是一个双端循环队列
'''
from collections import deque
N = randint(0, 100)
# 运行程序时将文件数据导入
def get_history():
try:
with open('E:\\history.txt', 'rb') as history_txt:
history = pickle.load(history_txt)
if history :
return history
except FileNotFoundError as e:
# 第一个参数为队列的初始值，第二个参数为队列的容量
history = deque([], 5)
return history
# 猜数字
def guess(key):
if key == N:
print('right')
return True
if key < N:
print(key, 'is less-than N')
else:
print(key, 'is greater-than N')
return False
# 获得队列对象
history = get_history()
while True:
line = input('please input a number: ')
if line.isdigit():
key = int(line)
# append是从右边入队
history.append(key)
if guess(key):
break
# 当用户输入history或者h?时打印历史记录
elif line == 'history' or line == 'h?':
print(list(history))
elif line == 'exit':
# 程序退出前，可以使用pickle将队列对象存储到本地文件中
with open('E:\\history.txt', 'wb') as output:
pickle.dump(history, output)
break
【例题13】
从网络抓取各个城市气温信息，并依次显示：
'''
从网络抓取各个城市气温信息，并依次显示：
北京：15~20
天津：17~22
长春：12~18
......
如果一次抓取所有城市天气再显示，显示第一个城市气温时，有很高的延迟，并且
浪费存储空间，我们期望以“用时访问”的策略，并且能把所有城市气温封装到一个
对象里，可用for语句进行迭代，如何解决？
'''
from collections import Iterable, Iterator
from urllib import request
import urllib
import json
import gzip
'''
1.实现一个迭代器对象WeatherIterator，__next__方法每次返回一个城市的气温，
迭代器对象的实现需要继承 Iterator
'''
class WeatherIterator(Iterator):
def __init__(self, cities):
'''
构造器需要接收一个可迭代的对象，在这里这个cities是一个城市列表
index用于记录迭代次数，也用于充当下标索引
'''
self.cities = cities
self.index = 0
def getWeather(self, city):
'''
抓取城市天气信息
'''
url_str = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=' + city
# 转换URL的中文，safe参数指定哪些符号不转换
url = urllib.parse.quote(url_str, safe='/:?=')
resp = request.urlopen(url).read()
# 由于返回的的数据是gzip的压缩格式，所以需要解压返回的数据
resp = gzip.decompress(resp)
# 将字节转换成字符串，编码设置为utf-8
json_data = str(resp, encoding = 'utf-8')
# 解析json数据
data = json.loads(json_data)['data']['forecast'][0]
return '%s: %s , %s ' % (city, data['low'], data['high'])
def __next__(self):
if self.index == len(self.cities):
# 被迭代的次数等于迭代对象的长度时就需要抛异常
raise StopIteration
# 从城市列表中迭代取出城市名称，每被取出一个，就需要增加一次迭代次数
city = self.cities[self.index]
self.index += 1
# 返回城市的天气数据
return self.getWeather(city)
'''
2.实现一个可迭代对象WeatherIterable，__iter__方法返回一个迭代器对象
可迭代对象的实现需要继承 Iterable
'''
class WeatherIterable(Iterable):
def __init__(self, cities):
self.cities = cities
def __iter__(self):
# 返回迭代器对象的实例
return WeatherIterator(self.cities)
cities = ['北京', '上海', '广州', '深圳']
for x in WeatherIterable(cities):
print(x)
【例题14】
实现一个可迭代对象的类，它能迭代出给定范围内所有素数：
'''
将该类的__iter__方法实现成生成器函数，每次yield返回一个素数
'''
class PrimeNumbers:
def __init__(self, start, end):
'''
初始化数字的范围
'''
self.start = start
self.end = end
def isPrime(self, k):
'''
判断是否是素数
'''
if k < 2:
return False
for i in range(2, k):
if k % i == 0:
return False
return True
def __iter__(self):
for k in range(self.start, self.end + 1):
# 是素数就返回
if self.isPrime(k):
yield k
for x in PrimeNumbers(1, 100):
print(x, end=' ')
【例题15】
实现一个连续浮点数发生器，根据给定范围和步进值产生一些列连续浮点数：
'''
实现一个连续浮点数发生器FloatRange，根据给定范围
和步进值产生一些列连续浮点数
'''
class FloatRange:
def __init__(self, start , end, step = 0.1):
self.start = start
self.end = end
self.step = step
def __iter__(self):
''' 正向迭代 '''
t = self.start
while t <= self.end:
yield t
t += self.step
def __reversed__(self):
''' 反向迭代 '''
t = self.end
while t >= self.start:
yield t
t -= self.step
for x in FloatRange(1.0, 4.0, 0.5):
print(x, end=' ')
print()
for x in reversed(FloatRange(1.0, 4.0, 0.5)):
print(x, end=' ')
【例题16】
使用readlines方法对迭代对象进行切片：
'''
有某个文本文件，我们想读取其中某范围的内容，如100~300行
之间的内容。python中文本文件是可迭代对象，我们是否可以
使用类似列表切片的方式得到一个100~300行文件内容的生成器？
'''
# 使用标准库中的itertools.islice，它能返回一个迭代对象切片的生成器
from itertools import islice
f = open('E:/test.txt')
# 迭代10到20行的内容
for line in islice(f, 10, 20):
print(line)
# 迭代前10行的内容
for line in islice(f, 10):
print(line)
# 迭代第10行到末尾行的内容
for line in islice(f, 10, None):
print(line)
lists = range(20)
t = iter(lists)
for x in islice(t, 5, 10):
print(x, end=' ')
【例题17】
'''
1.某班学生期末考试成绩，语文、数学、英语分别存储在3个列表中，同时
迭代三个列表，计算每个学生的总分数（并行）
'''
from random import randint
chinese = [randint(60, 100) for _ in range(40)]
math = [randint(60, 100) for _ in range(40)]
english = [randint(60, 100) for _ in range(40)]
# 第一种解决方案就是使用循环，通过下标拿出相应的值，进行计算，但是这种方式局限性很大
for i in range(len(chinese)):
chinese[i] + math[i] + english[i]
# 第二种方式就是使用内置函数zip，它能将多个可迭代对象合并，每次迭代返回一个元组
total = []
for c, m, e in zip(chinese, math, english):
total.append(c + m + e)
print(total)
【例题18】
'''
2.某年级有4个班，某次考试每班英语成绩分别存储在4个列表中，依次迭代
每个列表，统计全学年成绩高于90分的人数（串行）
'''
# 使用标准库中的itertools.chain，它能将多个可迭代对象进行连接
from itertools import chain
from random import randint
# 生成4个班的英语成绩
class1 = [randint(60, 100) for _ in range(40)]
class2 = [randint(60, 100) for _ in range(42)]
class3 = [randint(60, 100) for _ in range(39)]
class4 = [randint(60, 100) for _ in range(41)]
# 存储高于90分的人数
count = 0
for s in chain(class1, class2, class3, class4):
if s > 90:
count += 1
print('全学年成绩高于90分的人数为：' + str(count) + '人')
【例题19】
清除爱奇艺所有后台进程
import psutil
import os
import time
def search():
# 进程名称列表
process_list = ['QyFragment.exe', 'QyPlayer.exe', 'QyClient.exe', 'QyClient.exe', 'QyKernel.exe']
for proc in psutil.process_iter():
if proc.name() in process_list:
print(proc.name())
kill(proc.pid)
def kill(pid):
# 使用信号量kill进程
os.kill(pid, 9)
# 每秒检查一遍，直到杀干净为止
time.sleep(1)
search()
if __name__ == '__main__':
search()
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