f=
open
("c.txt","r")
a=f.read()
(a)f.close()
a=eval
(a)print
(a,type
(a))
defmodify():
num =
input
("請輸入學號")
ifnumina.keys():
("學號重複")
else:
dict ={}
dict["name"] =
input
("請輸入姓名")
dict["age"] =
int(
input
("請輸入年齡"))
dict["address"] =
input
("請輸入位址")
a[num] = dict
defshan():
number=
input
("請輸入要刪除的學號")
ifnumberina.keys():
a.pop(number)
else:
("學號不存在")
# num=input("請輸入要增加的學號")
# if num in a:
# print("學號已存在")
# else:
# d={}
# d["name"]=input("請輸入姓名")
# d["age"]=int(input("請輸入年齡"))
# d["address"]=input("請輸入位址")
# a[num]=d
# def shanchu(a):
# num=input("請輸入要刪除的學號")
# if num in a:
# a.pop(num)
# else:
# print("學號不存在")
# f=open("c.txt","r")
# a=f.read()
# print(a)
# f.close()
# a=eval(a)
# # zengjia(a)
# shanchu(a)
# a=str(a)
# f=open("c.txt","w")
# f.write(a)
# print(a)
# f.close()
#閉包形成的要件：
# 1：包含內部函式的函式
# 2：返回內部函式的函式名
# 3：內部函式使用了外部函式的變數
def bb(b):
a=3def neibu(c):
d=a*b+c
return d
return neibu
x=bb(5)
print(x(4))
print(x(5))
#什麼是裝飾器，寫乙個裝飾器， 求其他函式的執行時間
import time
def zhuangshi(f):
def neibu(cs):
start=time.time()
f(cs)
end=time.time()
print(end-start)
return neibu
@zhuangshi
def jisuan(n):
m=int(input("請輸入乙個數"))
#檔案b.txt的內容是：如下
# 1,3,5,6,7
# 20,21,22
# 把裡面所有的能被5 或者7整除的數 輸出
# a=f.readlines()#把所有行讀到列表裡
# for i in a:#解析列表
# if i[-1]=='\n':#如果此行最後乙個字元是\n
# t=i[:-1]#去掉最後乙個字串
# else:
# t=i#如果是最後一行，那麼沒有\n
# lst=t.split(",")#對字串切片，去掉所有逗號
# for x in lst:#對列表解析
# if int(x)%5==0 or int(x)%7==0:#對元素進行強制轉換後如果能被5或7整除
# print(x)
# f.close()
#當b.txt中有空行時：
python物件導向基礎 python物件導向基礎
面向過程與物件導向 面向過程的程式設計的核心是過程 流水線式思維 過程即解決問題的步驟，面向過程的設計就好比精心設計好的一條流水線，考慮周全什麼時候處理什麼東西。優點 極大降低了寫程式的複雜度，只需要順著要執行的步驟，堆疊 即可。缺點 一套流水線或者流程就是解決乙個問題，牽一髮而動全身。應用場景 一...
Python之物件導向 物件導向基礎
一 面向過程 物件導向對比 1 面向過程 根據業務邏輯從上到下寫壘 2 函式式思想 將某功能 封裝到函式中，日後便無需重複編寫，僅呼叫函式即可 3 物件導向 對函式進行分類和封裝 1 2 3一步一步抽象，函式式是走向物件導向的中間步驟 函式式的應用場景 各個函式之間是獨立且無共用的資料 物件導向程式...
python物件導向基礎
類是例項的模版，例項是根據類建立的乙個具體物件，每個物件都有相同的方法，但是各自的資料不同。如果要讓內部屬性不被外部訪問，可以把屬性的名稱前加上兩個下劃線 在python中，例項的變數名如果以 開頭，就變成了乙個私有變數 private 只有內部可以訪問，外部不能訪問 當子類和父類都存在相同的run...