python 2 控制流

python有三种控制流 if条件 for循环 while循环 python的缩进使用强制代码正确对齐, 对齐的是一对:缩进的属于一个块. ------------------------------------ ifexpression statement [elif]expression: statement [else]: statement 一个if最多只能和一个else配对,但是可以和多个elif配对. expression可以是多重的,使用not.and.or. 条件表达式: min

1.三种控制流语句:if\for\while 2.每句后都要加冒号 3.有elif语句=else后加一个if 注意使用变量名! 注意缩进! 注意控制流语句后面要加冒号! 4.for i in range(0,5) 5.break 6.continue ============================================================== 函数 定义函数.调用函数 注意冒号不要忘了 python中函数没有使用花括号的,所以要注意缩进的格式! 全局变量的函数 就

4.1. if Statements Perhaps the most well-known statement type is the if statement. For example: if语句可能是最常见的控制流语句了,例如: >>> x = int(input("Please enter an integer: ")) Please enter an integer: 42 >>> if x < 0: ... x = 0 ... pr

一.if语句 格式: i1 = 3 if i1 > 4: print('yes you are right') elif 0 < i1 < 4: print('im dont konw') else: print('no you are wrong') 注意if.elif以及else后面的(:)符号,我们通过它告诉Python下面跟着一个语句块. 二.while语句 number = 23 running = True while running: guess = int(input('

4.6. Defining Functions We can create a function that writes the Fibonacci series to an arbitrary boundary: 我们创建一个斐波那契数列的函数: >>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n ... """Print a Fibonacci series up to n."""

条件判断 简单if语句 >>>name='lily' >>>if name='lily': print 'hello,', name hello,lily if-else >>>score=90 >>>if score>=80: print 'very good' else: print 'keep trying' very good if-elif-else >>> age=18 >>> i

这一节,我们将学习Python的控制流语句,主要包括if.for.while.break.continue 和pass语句 1. If语句 if语句也许是我们最熟悉的语句.其使用方法如下: x=input("please input an integer:") if  x<0: print 'x<0' elif x==0: print 'x=0' elif x>0: print 'x>0' else: print ' x is not an number' 运行

Tornado中的表单和HTML5中的表单具有相同的用途,同样是用于内容的填写.只是不同的是Tornado中的表单需要传入到后台,然后通过后台进行对模板填充. 模板:是一个允许嵌入Python代码片段的HTML文件. 一.简单模板示例: Python主程序: import os.path import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web from tornado.op

NDArray与NumPy的多维数组类似,但NDArray提供了更多的功能:GPU和CPU的异步计算:自动求导.这使得NDArray能更好地支持机器学习. 初始化 from mxnet import ndarray as nd nd.zeros((3,4)) nd.ones((3,4)) nd.array([[1,2],[3,4]]) out: [[1. 2.][3. 4.]] <NDArray 2x2 @cpu(0)> nd.random_normal(0,1,shape=(3,4)) #标