从入门到高手的99个python案例

1.python典型入门案例

1. hello, world! – print() 函数，你的第一个问候，输出文本print(“Hello, Python World!”)2. 变量小能手 – type() 和 str()，查看和转换数据类型。

2.python教程案例

x = 5print(type(x)) # 输出 y = str(x) # 将整数转为字符串3.条件判断 – if、elif、else，让程序有逻辑age = 20if age >= 。

3.python入门100例

18: print(“成年人”)4.循环大法好 – for、while，重复执行任务for i in range(5): print(i)5.列表造房子 – [] 和 append(), 创建并添加元素。

4.python编程入门与案例详解

fruits = [“apple”, “banana”]fruits.append(“orange”)6.字典钥匙和门 – {} 和 keys(), 存储键值对person = {“name”: “Alice”。

5.python入门例子

, “age”: 25}print(person.keys())7.函数是魔法 – def，封装重复代码defgreet(name):returnf”Hello, {name}!”8.异常处理 – try

6.python入门程序例子

、except, 遇到错误不慌张try: num = int(“abc”)except ValueError: print(“这不是数字!”)9.模块大援军 – import, 导入外部库增强功能import

7.python简单案例

mathpi = math.pi10.字符串艺术 – split() 和 join(), 分割和组合文本words = “hello world”.split()print(“-“.join(words))。

8.python基础案例

11.文件操作入门 – open() 和 read(), 读写文件内容with open(“file.txt”, “r”) as file: content = file.read()12.列表推导式 – 列表生成器，简洁高效。

9.python入门经典

squares = [x**2for x in range(10)]print(squares)13.元组不可变 – () 和 tuple(), 安全存储不可变数据coordinates = (1, 2

10.python基础案例教程

, 3)print(coordinates[0]) # 输出 114.集合的独特性 – {} 和 set(), 去重神器fruits = {“apple”, “banana”, “apple”}unique_fruits = set(fruits)。

print(unique_fruits)15.类与对象 – class, 创建自定义数据结构classDog:def__init__(self, name): self.name = namedog = Dog(。

“Rex”)16.装饰器魔法棒 – @decorator, 动态修改函数行为defmy_decorator(func):defwrapper(): print(“Before function call”。

) func() print(“After function call”)return wrapper@my_decoratordefsay_hello(): print(“Hello!”)say_hello()

17.异常链追踪 – raise 和 try-except, 显示异常详情try:raise ValueError(“Custom error”)except ValueError as e: print(e)。

18.迭代器解密 – iter() 和 next(), 遍历序列更轻量级numbers = [1, 2, 3]iterator = iter(numbers)print(next(iterator)) 。

# 输出 119.lambda表达式 – 快速创建小型匿名函数double = lambda x: x * 2print(double(5)) # 输出 1020.函数式编程 – map()、filter()。

, 高阶函数处理数据numbers = [1, 2, 3, 4, 5]even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))print(even_numbers) 。

# 输出 [2, 4]21.生成器表达式 – 动态生成值，节省内存even_gen = (x for x in range(10) if x % 2 == 0)print(next(even_gen)) 。

# 输出 022.内置函数大全 – len(), min(), max(), 功能强大string = “Python”print(len(string)) # 输出 623.字典的键值对操作 – keys()

, values(), items(), 访问元素d = {“name”: “Alice”, “age”: 25}print(d[“name”]) # 输出 “Alice”24.列表推导式优化 – 使用三元表达式简化条件。

numbers = [i for i in range(10) if i % 2 == 0or i % 3 == 0]print(numbers)25.列表切片操作 – [start:end:step]

, 选择子序列fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”, “date”]sliced_fruits = fruits[1:3]print(sliced_fruits) 。

# 输出 [“banana”, “cherry”]26.面向对象继承 – class 和 super(), 复用已有功能classAnimal:def__init__(self, name): self.name = name。

classDog(Animal):defbark(self): print(self.name + ” says woof!”)dog = Dog(“Rex”)dog.bark()27.异常处理实践 –

finally 子句, 确保清理工作try: file.close()except Exception as e: print(“Error:”, e)finally: print(“File closed.”。

)28.全局和局部变量 – 在函数内外区别变量global_var = “global”deffunc(): local_var = “local” print(local_var) # 输出 “local”。

print(global_var) # 输出 “global”func()29.模块导入优化 – 使用from … import *, 但需谨慎from math import sqrtprint(sqrt(。

16)) # 输出 4.030.列表和元组的区别 – 元组不可变，列表可变t = (1, 2, 3) # 元组l = [1, 2, 3] # 列表l[0] = 0print(l) # 输出 [0, 2, 3]。

print(t) # 输出 (1, 2, 3), 元组不变31.列表解析与生成器表达式对比 – 生成器节省内存# 列表解析even_numbers_list = [i for i in range(10

) if i % 2 == 0]# 生成器表达式even_numbers_generator = (i for i in range(10) if i % 2 == 0)print(list(even_numbers_generator))

# 输出相同，但生成器更节省内存32.函数参数传递 – pass by value vs pass by reference, 对象传递defchange_list(lst): lst.append(4

)original = [1, 2]change_list(original)print(original) # 输出 [1, 2, 4], 实际上是引用传递33.列表推导式与map()对比 – 列表推导简洁。

numbers = [1, 2, 3, 4]squared_list = [x**2for x in numbers]squared_map = map(lambda x: x**2, numbers)

print(list(squared_map)) # 输出 [1, 4, 9, 16], 相同结果，但列表推导更易读34.迭代器和生成器的应用 – 节省内存和性能definfinite_sequence。

(): n = 0whileTrue:yield n n += 1gen = infinite_sequence()for _ in range(5): print(next(gen)) # 输出前5个自然数

35.装饰器高级用法 – 多装饰器链deflog_time(func):defwrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs)。

end_time = time.time() print(f”{func.__name__} took {end_time – start_time} seconds.”)return resultreturn

wrapper@log_time@count_callsdeffibonacci(n):pass# 实现斐波那契数列fibonacci(10)36.异常处理最佳实践 – 明确异常类型和处理defsafe_division。

(a, b):try: result = a / bexcept ZeroDivisionError: print(“Cant divide by zero!”) result = Nonereturn

resultprint(safe_division(10, 2)) # 输出 5print(safe_division(10, 0)) # 输出 Cant divide by zero!37.类方法和静态方法

– @classmethod 和 @staticmethod, 提供不同访问权限classMyClass: @classmethoddefclass_method(cls): print(f”This is a class method, 。

{cls}”) @staticmethoddefstatic_method(): print(“This is a static method.”)MyClass.class_method() # 输出 This is a class method, MyClass

MyClass.static_method() # 输出 This is a static method.38.模块导入的别名 – 使用as关键字，简化导入import math as mprint(m.pi) 。

# 输出 π 的近似值39.字符串格式化 – 使用f-string或format(), 易于定制输出name = “Alice”age = 25print(f”My name is {name}, and I am 。

{age} years old.”)40.列表推导式嵌套 – 多层次的数据处理matrix = [[1, 2], [3, 4]]transposed = [[row[i] for row in matrix] 。

for i in range(2)]print(transposed) # 输出 [[1, 3], [2, 4]]41.元组解包 – 交换变量值a, b = 5, 10a, b = b, a # 元组解包实现变量交换。

print(a, b) # 输出 10, 542.列表推导式与列表生成式 – 生成器表达式节省内存# 列表推导式even_squares = [x**2for x in range(10) if x % 。

2 == 0]# 列表生成式even_squares_gen = (x**2for x in range(10) if x % 2 == 0)print(list(even_squares_gen))

# 输出相同，但生成器更节省内存43.字典的键冲突处理 – 使用collections.defaultdictfrom collections import defaultdictcounter = defaultdict(int)。

counter[“apple”] += 1print(counter) # 输出 {“apple”: 1}44.列表和集合的区别 – 列表有序，集合无序且不允许重复fruits_list = [“apple”。

, “banana”, “apple”]fruits_set = {“apple”, “banana”}print(fruits_list) # 输出 [“apple”, “banana”, “apple”]

print(fruits_set) # 输出 {“apple”, “banana”}45.函数返回多个值 – 使用元组或列表defget_name_and_age():return”Alice”, 25

name, age = get_name_and_age()print(name, age) # 输出 Alice 2546.列表推导式中的条件判断 – 更灵活的控制odds = [x for x in

range(10) if x % 2 != 0]print(odds) # 输出 [1, 3, 5, 7, 9]47.上下文管理器with – 自动关闭资源with open(“file.txt”,

“r”) as file: content = file.read()print(content)# 文件会在with语句结束后自动关闭48.Python的魔术方法__str__ – 自定义对象的字符串表示。

classPerson:def__str__(self):returnf”Person: {self.name}”person = Person(name=”Alice”)print(person) # 输出 Person: Alice

49.装饰器高级技巧 – 使用functools.wraps保持原函数信息from functools import wrapsdeftimer(func): @wraps(func)defwrapper。

(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(

f”{func.__name__} took {end_time – start_time} seconds.”)return resultreturn wrapper@timerdefmy_function

():passmy_function()50.异常处理和try-except-finally – 控制流程的灵活性try: div_by_zero = 10 / 0except ZeroDivisionError:。

print(“Cant divide by zero!”)finally: print(“Execution completed.”)51.列表和数组比较 – 列表通用，NumPy数组高效import。

numpy as npnormal_list = [1, 2, 3]np_array = np.array([1, 2, 3])print(np_array.shape) # 输出 (3,), 数组有形状信息

52.Python的内置模块datetime – 处理日期和时间from datetime import datetimenow = datetime.now()print(now.strftime(“%Y-%m-%d %H:%M:%S”

))53.Python的os模块 – 操作文件和目录import osprint(os.getcwd()) # 输出当前工作目录54.列表推导式中的条件和循环 – 结合使用evens = [x for x

in range(10) if x % 2 == 0for y in range(5) if y % 2 == 0]print(evens)55.迭代器和生成器的使用场景 – 数据处理和节省内存# 使用生成器处理大文件。

defread_large_file(file_path, chunk_size=1024):with open(file_path, “r”) as file:whileTrue: chunk = file.read(chunk_size)

ifnot chunk:breakyield chunkfor line in read_large_file(“large.txt”): process(line)56.zip()函数 – 同时遍历多个序列。

names = [“Alice”, “Bob”, “Charlie”]ages = [25, 30, 35]pairs = zip(names, ages)print(list(pairs)) # 输出 [(Alice, 25), (Bob, 30), (Charlie, 35)]

57.enumerate()函数 – 为列表元素添加索引fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”]for index, fruit in enumerate(fruits):。

print(f”{index}: {fruit}”)58.itertools模块 – 提供高效迭代工具from itertools import productresult = product(“ABC”。

, repeat=2)print(list(result)) # 输出 [(A, A), (A, B), (A, C), …, (C, C)]59.json模块 – 序列化和反序列化数据import。

jsondata = {“name”: “Alice”, “age”: 25}json_data = json.dumps(data)print(json_data)60.递归函数 – 用于解决分治问题。

deffactorial(n):if n == 0or n == 1:return1else:return n * factorial(n – 1)print(factorial(5)) # 输出 120

61.os.path模块 – 文件路径处理import os.pathpath = “/home/user/documents”print(os.path.exists(path)) # 输出 True 或 False。

62.random模块 – 随机数生成import randomrandom_number = random.randint(1, 10)print(random_number)63.re模块 – 正则表达式操作。

import retext = “Today is 2023-04-01″match = re.search(r”\d{4}-\d{2}-\d{2}”, text)print(match.group())

# 输出 “2023-04-01″64.requests库 – 发送HTTP请求import requestsresponse = requests.get(“https://api.example.com”。

)print(response.status_code)65.Pandas库 – 大数据处理import pandas as pddf = pd.DataFrame({“Name”: [“Alice”,

“Bob”], “Age”: [25, 30]})print(df)66.matplotlib库 – 数据可视化import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1, 2

, 3, 4])plt.show()67.logging模块 – 日志记录import logginglogger = logging.getLogger(__name__)logger.info(“This is an info message”

)68.asyncio库 – 异步编程import asyncioasyncdefslow_task():await asyncio.sleep(1)return”Task completed”loop = asyncio.get_event_loop()。

result = loop.run_until_complete(slow_task())print(result)69.contextlib模块 – 非阻塞上下文管理from contextlib import

asynccontextmanager@asynccontextmanagerasyncdefacquire_lock(lock):asyncwith lock:yieldasyncwith acquire_lock(lock):

# do something70.asyncio.gather – 异步并发执行tasks = [asyncio.create_task(task) for task in tasks_to_run]results =

await asyncio.gather(*tasks)71.asyncio.sleep – 异步等待一段时间await asyncio.sleep(2) # 程序在此暂停2秒72.asyncio.wait。

– 等待多个任务完成done, pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=10)73.asyncio.subprocess – 异步执行外部命令import。

asyncio.subprocess as spproc = await sp.create_subprocess_exec(“ls”, “-l”)await proc.communicate()74.

concurrent.futures库 – 多线程/进程执行from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutorwith

ThreadPoolExecutor() as executor: results = executor.map(function, arguments)75.timeit模块 – 测试代码执行速度import

timeitprint(timeit.timeit(“your_code_here”, globals=globals()))76.pickle模块 – 序列化和反序列化对象import pickle。

serialized = pickle.dumps(obj)deserialized = pickle.loads(serialized)77.logging.handlers模块 – 多种日志输出方式。

handler = RotatingFileHandler(“app.log”, maxBytes=1000000)formatter = logging.Formatter(“%(asctime)s – %(levelname)s – %(message)s”

)handler.setFormatter(formatter)logger.addHandler(handler)78.asyncio.Queue – 异步队列queue = asyncio.Queue()。

await queue.put(item)result = await queue.get()79.asyncio.Event – 异步信号量event = asyncio.Event()event.set() 。

# 设置信号await event.wait() # 等待信号80.asyncio.Lock – 互斥锁，防止并发修改asyncwithawait asyncio.Lock(): # 获取锁后执行 critical_section()。

81.asyncio.gather和asyncio.wait_for的区别 – 异步任务管理gather: 并行执行多个任务，等待所有任务完成wait_for: 等待单个任务完成，其他任务继续运行82.

asyncio.sleep和asyncio.sleep_after – 异步延时和定时任务sleep: 直接暂停当前协程sleep_after: 定义一个延迟后执行的任务83.aiohttp库 – HTTP客户端库。

import aiohttpasyncwith aiohttp.ClientSession() as session:asyncwith session.get(“https://example.com”

) as response: data = await response.text()84.asyncio.shield – 防止被取消任务中断asyncdeftask():await shield(some_long_running_task())。

# 如果外部取消任务，task将继续运行，不会影响内部任务asyncio.create_task(task())85.asyncio.run – 简化异步程序执行asyncio.run(main_coroutine())。

86.asyncio.iscoroutinefunction – 检查是否为协程函数if asyncio.iscoroutinefunction(some_function):await some_function()。

87.asyncio.all_tasks – 获取所有任务tasks = asyncio.all_tasks()for task in tasks: task.cancel()88.asyncio.wait_for。

和asyncio.timeout – 设置超时限制try: result = await asyncio.wait_for(some_task, timeout=5.0)except asyncio.TimeoutError:。

print(“Task timed out”)89.asyncio.sleep_timeout – 异步睡眠并设置超时await asyncio.sleep_timeout(10, asyncio.TimeoutError)。

90.asyncio.current_task – 获取当前正在执行的任务current_task = asyncio.current_task()print(current_task)91.asyncio.sleep。

的超时支持 – asyncio.sleep现在接受超时参数try:await asyncio.sleep(1, timeout=0.5) # 如果超过0.5秒还没完成，则会抛出TimeoutErrorexcept

asyncio.TimeoutError: print(“Sleep interrupted”)92.asyncio.shield的高级用法 – 可以保护整个协程@asyncio.coroutinedef

protected_coroutine():try:await some_task()except Exception as e: print(f”Error occurred: {e}”)# 使用shield保护，即使外部取消任务，也会继续处理错误

asyncio.create_task(protected_coroutine())93.asyncio.wait的回调函数 – 使用回调函数处理完成任务done, _ = await asyncio.wait(tasks, callback=handle_completed_task)。

94.asyncio.gather的返回值 – 可以获取所有任务的结果results = await asyncio.gather(*tasks)95.asyncio.Queue的get_nowait – 不阻塞获取队列元素。

ifnot queue.empty(): item = queue.get_nowait()else: item = await queue.get()96.asyncio.Event的clear – 清除事件状态。

event.clear()await event.wait() # 现在需要再次调用set()来触发97.asyncio.Event的is_set – 检查事件是否已设置if event.is_set():。

print(“Event is set”)98.asyncio.subprocess.PIPE – 连接到子进程的输入/输出管道proc = await asyncio.create_subprocess_exec(。

“python”, “-c”, “print(Hello from child)”, stdout=asyncio.subprocess.PIPE)output, _ = await proc.communicate()

print(output.decode())99.asyncio.run_coroutine_threadsafe – 在子线程中执行协程loop = asyncio.get_running_loop()。

future = loop.run_coroutine_threadsafe(some_async_coroutine(), thread_pool)result = await future.result()