资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/e5a15bf692de 本项目是一个基于Python语言开发的自动组卷评卷考试系统，旨在实现自动组卷、考生答题、自动阅卷评分等功能。系统从题库中随机抽取试题组成试卷（满分100分），提供考生考试答题操作界面，并实现自动阅卷评分。项目已完成考试定时、自动组卷、客观题自动判卷、自动评分和考试界面设计等功能。 姓名：刘文晨 学号：2018080901006 学院：计算机科学与工程学院 前端：实现登录和注册功能，核验考生身份。身份正确时进入考试界面，否则需重新输入。考试界面随机分配考题，考生答题后即时判卷打分，完成所有题目后显示总分（85分及以上为合格，否则为不合格）。考试开始后自动计时，超时自动结束考试并统计分数，同时播放音乐。 后端：采用文件读写方式存储信息和题库，便于部署。完成考生身份核验、题库自动组卷，并按前端需求传递数据。 操作系统：Windows 10 编程语言：Python 3.8 文件目录需完整拖拽至本机，所有文件读写会自动检测当前目录。 运行FrontEnd.py启动系统。 测试账号包括管理员账号admin（密码123456）、测试账号test1和test2（密码与账号相同），以及调试用的空账号（无需密码，直接登录）。 界面操作：选择选项后，选项右侧文本框显示当前选项，按确认键完成答题。若答案正确，左上角分数会更新。

《Python语言程序设计》是电子科技大学开设的一门重要课程，主要教授学生如何使用Python进行高效、灵活的编程。这门课程的考核方式包括了平时作业和期末课设两部分，旨在全面评估学生的编程能力和理解力。提供的压缩包文件中包含了四次的平时作业和一次期末课设题目，为学生提供了丰富的实践机会，同时也对他们的Python技能提出了较高要求。 我们来看这四次平时作业。每次作业包含25道编程题，这意味着学生们需要解决100个不同的编程问题，涵盖了Python的基础语法、控制结构、函数、数据结构、错误处理、模块导入等多个方面。这些题目旨在帮助学生巩固课堂所学，提升解决实际问题的能力。例如，可能有的题目会要求实现简单的算法，如排序和搜索；有的可能涉及文件操作，如读写文本或CSV文件；还有的可能涉及面向对象编程，需要学生创建类和对象。这些编程题目的多样性和深度有助于激发学生的学习兴趣，同时也能检验他们在不同情境下的编程技巧。 期末课设通常是一个综合性的项目，它可能要求学生运用整个学期学到的知识来完成一个实际的编程任务。这个阶段，学生们可能需要设计并实现一个功能完备的程序，例如，开发一个小型的Web应用、数据分析工具或者游戏。在这个过程中，他们不仅需要展示出对Python语言的深入理解和熟练运用，还需要具备良好的代码组织能力、调试技巧以及文档编写能力。此外，期末课设通常也鼓励团队合作，培养学生的协作精神和沟通技巧。 在Python语言中，掌握基础语法是至关重要的，包括变量、运算符、流程控制（if-else、for、while）、函数定义和调用、异常处理等。同时，理解并能灵活运用Python的数据结构，如列表、元组、字典和集合，对于解决复杂问题非常关键。另外，Python的内置模块如os、sys、math、random等也是常用于实际编程的工具，学生需要学会如何有效地利用它们来提高代码的效率和可读性。 电子科技大学的《Python语言程序设计》课程通过多样化的作业和课设，旨在培养学生的实际编程能力，使他们能够在遇到问题时迅速找到解决方案，并能够独立完成具有一定规模的项目。通过这些练习，学生不仅可以深化对Python语言的理解，还能锻炼到项目管理和团队协作的技能，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。而"ahao4"这个文件很可能是其中某次作业或课设的解题代码示例，供学生参考和学习。

基于AirSim框架的无人艇控制程序的Python实现。首先概述了无人艇技术的研究背景和发展趋势，接着阐述了在编写无人艇控制程序前所需的准备工作，包括安装AirSim相关依赖、配置Python环境以及硬件接口。然后逐步展示了完整的Python代码实现，涵盖从导入必要库到初始化AirSim客户端、设置无人艇初始状态和目标位置、编写控制逻辑直至主程序入口的全过程。最后强调了测试与调试环节的重要性，并对未来发展方向进行了简要展望。 适合人群：对无人艇技术和AirSim框架感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定Python编程基础的人群。 使用场景及目标：适用于希望利用AirSim框架快速搭建无人艇控制系统的学习者和研究人员。主要目标是掌握无人艇的基础控制方法，如路径规划、避障等基本操作技能。 阅读建议：建议读者先熟悉AirSim框架及其API，再跟随文中步骤动手实践，在实践中加深对无人艇控制原理的理解。

Python程序设计中的循环结构是编程的基础概念之一，它允许程序重复执行一段代码直到满足某个特定条件。在Python中，主要有两种循环结构：while循环和for循环。 while循环是一种基于条件的循环控制结构，它通过设定一个条件表达式，只要该条件表达式的结果为真（True），循环体内的代码就会被执行。while循环的基本语法如下： ```python while 条件表达式: # 循环体 循环体内代码 ``` 需要注意的是，循环体内的代码执行过程中必须包含能够改变条件表达式结果的操作，否则可能会造成无限循环。比如，若循环条件一直为真，且没有中断循环的语句，就会发生无限循环，程序将无法正常终止。 接着，循环的正确设计策略通常包括三个步骤：首先确认需要循环执行的语句，其次将这些语句包裹在一个循环结构中，最后编写合适的循环继续条件以及控制循环的语句。 此外，在循环的使用过程中，一个常见的错误是所谓的“偏离1的误差”，即循环次数比预期多一次或少一次，这通常是因为循环条件设置不当，例如条件应该是“小于”而不是“小于等于”。 举个简单的例子，要显示字符串"Programming is fun!"一百次，可以使用如下while循环代码： ```python cnt = 0 while cnt < 100: print("Programming is fun!") cnt += 1 ``` 在Python中，for循环则通常用于执行固定次数的循环。for循环可以遍历任何序列（如列表、元组、字符串）中的元素。for循环的基本语法如下： ```python for 变量 in 序列: # 循环体 循环体内代码 ``` for循环特别适用于处理集合数据，如列表和字符串。它简洁易读，并且能够自动处理序列的遍历，无需手动设置循环计数器。 同时，Python中还有一些与循环相关的语句，如break和continue。break语句用于立即退出循环，不论循环条件是否为真；而continue语句则跳过当前循环的剩余代码，直接进入下一次循环迭代。 实际编程中，循环常常用于实现各种算法和数据处理任务。例如，在上面的PPT内容中提到了斐波那契数列的计算，可以通过while循环来实现： ```python a = 0 b = 1 while a < 1000: print(a, end=" ") a, b = b, a + b ``` 循环在实现交互式程序中也有广泛应用，例如随机数生成、猜数字游戏等。在猜数字游戏中，可以利用while循环让用户不断猜测，直到猜中为止： ```python from random import randint rnd = randint(1, 100) cnt = 0 while 1: try: x = eval(input("请输入您猜测的数字：")) cnt += 1 if x > rnd: print("遗憾！太大了") elif x < rnd: print("遗憾！太小了") else: print(f"恭喜！您猜对了，共猜了{cnt}次。") break except ValueError: print("请输入一个有效的整数。") ``` 通过这些例子，我们可以看到循环结构在Python程序设计中的重要性和多样性，以及如何利用循环解决实际问题。

Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其易读性、简洁性和丰富的库支持而闻名。"Python实用程序"通常指的是使用Python编写的各种工具、脚本或应用程序，这些工具可以帮助我们完成日常任务，提升工作效率。在Python社区中，有很多开源的实用程序可供开发者使用，涵盖数据处理、网络爬虫、自动化任务、系统管理等多个领域。 1. 数据处理：Python中的Pandas库是数据科学家和分析人员的首选工具，它提供了高效的数据结构DataFrame和Series，以及大量的数据清洗、转换和分析功能。NumPy库则为科学计算提供了基础的多维数组对象和相关的函数。 2. 网络爬虫：BeautifulSoup和Scrapy框架使得Python成为网络抓取的强大工具。它们可以解析HTML和XML文档，帮助开发者提取所需信息。Requests库则用于发送HTTP请求，获取网页内容。 3. 自动化任务：Python的cron-like库如APScheduler允许定时执行任务，实现自动化。另外，操作系统交互模块os和shutil可以用来管理文件和目录，subprocess可以调用外部命令。 4. 系统管理：Python标准库中的sys、os和argparse模块可用于编写系统管理脚本，处理命令行参数，控制进程和文件系统操作。此外，psutil库提供了跨平台的方式来获取系统资源使用情况，如CPU、内存、网络等。 5. Web开发：Django和Flask是两个流行的Python Web框架，它们简化了构建Web应用的过程。Django提供了一站式解决方案，包括ORM（对象关系映射）、模板系统和内置的管理界面；Flask则以其轻量级和可扩展性著称。 6. 机器学习与人工智能：TensorFlow和PyTorch是深度学习领域的重要库，它们提供了构建和训练神经网络的接口。Scikit-learn是机器学习的一个重要库，包含多种预封装的算法，如分类、回归和聚类。 7. 图形用户界面（GUI）：Python有多种库如Tkinter、PyQt和wxPython，可用于创建桌面应用的GUI。这些库使开发者能够设计美观且交互性强的界面。 8. 数据可视化：Matplotlib和Seaborn库提供了丰富的图表绘制功能，便于数据的可视化。Plotly和Bokeh则支持交互式图表，适合在网络应用中展示数据。 9. 测试框架：Python的unittest和pytest是常用的测试框架，它们帮助开发者编写和执行单元测试，确保代码质量。 10. 文档生成：Sphinx库可以用于创建高质量的文档，许多Python项目，如Python标准库本身，都使用Sphinx来生成API文档。 Python实用程序的丰富性不仅体现在上述方面，还包括文本处理（NLTK、spaCy）、数据库操作（SQLAlchemy、sqlite3）、加密安全（cryptography）、网络编程（socket、asyncio）等多个领域。Python的强大在于其灵活性和广泛的生态系统，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能找到适合自己的工具和库，实现各种实用程序。

Python爬虫程序源代码爬取豆瓣TOP250排行榜数据电影名称评分导演演员等信息 知识领域： 数据爬取、数据分析、Python编程技术关键词： Python、网络爬虫、数据抓取、数据处理内容关键词： 豆瓣电影、排行榜、数据提取、数据分析用途： 提供一个Python编写的爬虫工具，用于抓取豆瓣电影TOP250的排行榜数据。资源描述： 这个资源是一个基于Python编写的豆瓣电影TOP250爬虫，旨在帮助用户抓取豆瓣网站上排名前250的电影信息，以便进行数据分析和处理。内容概要： 该爬虫使用Python的网络爬虫技术，从豆瓣电影网站上提取排名前250的电影数据，包括电影名称、评分、导演、演员等信息。适用人群： 适用于具有Python编程基础的数据分析师、开发者，以及对豆瓣电影排行榜数据感兴趣的用户。使用场景及目标： 可以在数据分析、电影推荐系统等场景中使用，用户可以利用爬取的数据进行统计分析、可视化展示、推荐算法等工作，从而深入了解豆瓣电影排行榜的特点和趋势。其他说明： 该爬虫具有可配置性，用户可以根据需要选择要爬取的电影数量、排序方式等参数。爬取到的数据可以以CSV、JSON等格式进

《Python语言程序及应用》是Lubanovic著作的一本关于Python编程的书籍，随书附带的代码库“introducing-python-master.zip”为读者提供了丰富的实践案例和示例代码，帮助深入理解Python编程概念。这个压缩包包含了作者精心设计的各种Python编程练习和项目，旨在提升读者的编程技巧和解决问题的能力。 在Python编程中，有几个核心知识点是必不可少的： 1. **基础语法**：Python语言以其简洁明了的语法著称，包括缩进、变量声明、数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典和集合）等。了解这些基本元素是学习Python的第一步。 2. **控制流**：学习如何使用条件语句（如if-else）和循环（如for、while）来控制程序的执行流程，以及如何使用函数（def）组织代码。 3. **模块与包**：Python的模块化设计使得代码复用变得简单，通过导入（import）可以使用标准库或第三方库。包（package）是模块的容器，有助于管理大型项目中的代码结构。 4. **异常处理**：理解如何使用try-except语句来捕获和处理程序运行时可能出现的错误，这对于编写健壮的代码至关重要。 5. **面向对象编程**：Python支持面向对象编程，包括类（class）的定义、对象的创建、继承、封装和多态等概念。 6. **文件操作**：学习如何打开、读取、写入和关闭文件，以及如何处理文件路径和目录。 7. **标准库的使用**：Python拥有丰富的标准库，如os、sys、math、random等，掌握它们可以提高编程效率。 8. **数据处理与分析**：Python的Pandas库用于数据清洗和分析，Numpy库则提供高效的数值计算功能，对于数据科学家和分析师来说尤为重要。 9. **网络编程**：利用Python的requests库进行HTTP请求，urllib和socket库实现更底层的网络通信。 10. **Web开发**：Django和Flask是两个流行的Python Web框架，它们简化了构建Web应用程序的过程。 11. **科学计算与可视化**：NumPy、SciPy和Matplotlib等库在科学计算和数据可视化方面具有强大功能，适用于科学研究和工程应用。 12. **自动化与脚本**：Python是优秀的自动化工具，可用于编写系统管理脚本、网络爬虫等。 在“introducing-python-master”这个压缩包中，读者可以期待找到上述各个方面的实例代码，通过实践来巩固理论知识。每个子文件可能对应一个特定的编程主题，例如函数的使用、面向对象的设计、数据处理或Web编程。通过解压并逐个研究这些文件，你将能够深入理解Python语言，并逐步提升你的编程技能。

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光子工具-用于分析单光子测量数据的工具 photon-tools是用于处理和分析光子时间戳数据（特别是来自FRET和FCS实验） photon-tools的集合。 安装：两分钟版本 要在Ubuntu上安装photon-tools ， $ sudo apt-get install python3 python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib \ python3-setuptools build-essential cython3 libboost-all-dev $ git clone git://github.com/bgamari/photon-tools.git $ cd photon-tools $ ./install.sh 安装：未删节版 其中许多实用程序都是用Python编写的，通常需要python 3或更高版本以及n

入门级Python应用程序教程(含完整代码) 入门级Python应用程序教程(含完整代码)全文共21页，当前为第1页。入门级Python应用程序教程(含完整代码)全文共21页，当前为第1页。入门级Python应用程序---伺服电机控制 入门级Python应用程序教程(含完整代码)全文共21页，当前为第1页。 入门级Python应用程序教程(含完整代码)全文共21页，当前为第1页。 v信@宝德，百度@baode_w 前言 本文只适合像作者这样的入门级小白，大虾级别的请忽略。 由于作者水平有限，不当之处，欢迎批评指正。 本文所述应用程序只考虑功能实现，不考虑程序优化。 一、应用环境 系统环境：Window 10； Python版本：3.7； IDE：PyCharm； 界面设计：PYQT5； 电机：光毓机电RMD-S系列电机； 控制端口：RS-485，使用USB转485模块。 二、准备环境 软件安装及环境变量设置方法网上较多，请自行查阅，这里不再赘述。 双击打开PyCharm，新建一个New Project，注意添加项目的环境依赖venv。配置下Python3.7的依赖环境库venv li