Python入门
一 编程与编程语言
python是一门编程语言，作为学习python的开始，需要事先搞明白：编程的目的是什么？什么是编程语言？什么是编程？
编程的目的：
#计算机的发明，是为了用机器取代/解放人力，而编程的目的则是将人类的思想流程按照某种能够被计算机识别的表达方式传递给计算机，从而达到让计算机能够像人脑/电脑一样自动执行的效果。
什么是编程语言？
#上面提及的能够被计算机所识别的表达方式即编程语言，语言是沟通的介质，而编程语言是程序员与计算机沟通的介质。在编程的世界里，计算机更像是人的奴隶，人类编程的目的就命令奴隶去工作。
什么是编程？
#编程即程序员根据需求把自己的思想流程按照某种编程语言的语法风格编写下来，产出的结果就是包含一堆字符的文件。 #强调：程序在未运行前跟普通文件无异，只有程序在运行时，文件内所写的字符才有特定的语法意义
所以我有话对大家说
View Code
二 编程语言分类
编程的语言的发展经历了
#机器语言：站在计算机(奴隶)的角度，说计算机能听懂的语言，那就是直接用二进制编程，直接操作硬件； #汇编语言：站在计算机(奴隶)的角度，简写的英文标识符取代二进制去编写程序，本质仍然是直接操作硬件； #高级语言：站在人(奴隶主)的角度，说人话，即用人类的字符去编写程序，屏蔽了硬件操作
高级语言更贴近人类语言，因而造成了：它必须被翻译成计算机能读懂二进制后，才能被执行，按照翻译方式分为
#1. 编译型（需要编译器，相当于用谷歌翻译）：如C，执行速度快，调试麻烦 #2. 解释型（需要解释器，相当于同声传译）：如python，执行速度慢，调试方便
总结：
机器语言 #优点是最底层，执行速度最快 #缺点是最复杂，开发效率最低 汇编语言 #优点是比较底层，执行速度最快 #缺点是复杂，开发效率最低 高级语言 #编译型语言执行速度快，不依赖语言环境运行，跨平台差 #解释型跨平台好，一份代码，到处使用，缺点是执行速度慢，依赖解释器运行
PS：
学习难度从高到低
执行效率从高到低
开发效率从低到高
速度不是关键（瓶颈理论），开发效率高才是王道
机器语言、汇编语言、高级语言详解
三 主流编程语言介绍
世界上的编程语言有600多种，但真正大家主流在使用的最多二三十种，不同的语言有自己的特点和擅长领域，随着计算机的不断发展，新语言在不断诞生，也同时有很多老旧的语言慢慢无人用了。有个权威的语言排名网站，可以看到主流的编程语言是哪些
*2017年5月数据(https://www.tiobe.com/tiobe-index/ )
长期语言排名
几个主流的编程语言介绍
四 python介绍
介绍
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。
最新的TIOBE排行榜，Python赶超PHP占据第4， Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。
Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。
目前Python主要应用领域
#1. WEB开发——最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架) #2. 网络编程——支持高并发的Twisted网络框架， py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单 #3. 爬虫——爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥 #4. 云计算——目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算 #5. 人工智能——谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。 #6. 自动化运维——问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么？10个人相信会给你一个相同的答案，它的名字叫Python #7. 金融分析——我个人之前在金融行业，10年的时候，我们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言 #8. 科学运算—— 你知道么,97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛 #9. 游戏开发——在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与 Lua 相比，Python 更适合作为一种 Host 语言，即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好，然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目，而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知，知名的游戏<文明> 就是用Python写的
Python在一些公司的应用
# 谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发 # CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的 # NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算 # YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的 # Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载 # Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发 # Facebook:大量的基础库均通过Python实现的 # Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的 # 豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的 # 知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora) # 春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的 # 除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。
Python(解释器)的发展史
# 1989年，Guido开始写Python语言的编译器。 # 1991年，第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。 # Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999 # Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce. # Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础 # Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生 # Python 2.5 - September 19, 2006 # Python 2.6 - October 1, 2008 # Python 2.7 - July 3, 2010 # In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible # Python 3.0 - December 3, 2008 (这里要解释清楚 为什么08年就出3.0，2010年反而又推出了2.7？是因为3.0不向下兼容2.0，导致大家都拒绝升级3.0，无奈官方只能推出2.7过渡版本) # Python 3.1 - June 27, 2009 # Python 3.2 - February 20, 2011 # Python 3.3 - September 29, 2012 # Python 3.4 - March 16, 2014 # Python 3.5 - September 13, 2015 # Python 3.6 - 2016-12-23 发布python3.6.0版
Pyhton的发展前景怎么样?
#知乎上有一篇文章，问Python未来10年的发展前景，Alex强烈要求我告诉你们去看看他的回答 #未来十年Python的前景会怎样？ https://www.zhihu.com/question/22112542/answer/166053516
Python 有哪些种类?
我们现在知道了Python是一门解释型语言，代码想运行，必须通过解释器执行，Python的解释器本身也可以看作是个程序（翻译官司是哪国人不重要），这个程序是什么语言开发的呢？ 答案是好几种语言？ what? 因为Python有好几种解释器，分别基于不同语言开发，每个解释器特点不同，但都能正常运行我们的Python代码，下面分别来看下： #CPython：CPython是使用最广且被的Python解释器。本教程以CPython为准。 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。 #IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。 CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。 #PyPy PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。 绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。 #Jython Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。 #IronPython IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
Python 2 or Python 3 ?
In summary : Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language Python 3.0 was released in 2008. The final 2.x version 2.7 release came out in mid-2010, with a statement of extended support for this end-of-life release. The 2.x branch will see no new major releases after that. 3.x is under active development and has already seen over five years of stable releases, including version 3.3 in 2012,+ 3.4 in 2014, and 3.5 in 2015. This means that all recent standard library improvements, for example, are only available by default in Python 3.x. Guido van Rossum (the original creator of the Python language) decided to clean up Python 2.x properly, with less regard for backwards compatibility than is the case for new releases in the 2.x range. The most drastic improvement is the better Unicode support (with all text strings being Unicode by default) as well as saner bytes/Unicode separation. Besides, several aspects of the core language (such as print and exec being statements, integers using floor division) have been adjusted to be easier for newcomers to learn and to be more consistent with the rest of the language, and old cruft has been removed (for example, all classes are now new-style, "range()" returns a memory efficient iterable, not a list as in 2.x). 目前虽然业内很多企业还在大量使用Python2.6 or 2.7，因为旧项目几十万甚至上百万行的代码想快速升级到3.0不是件容易的事，但是大家在开发新项目时几乎都会使用3.x。 另外Python3 确实想比2.x做了很多的改进，直观点来讲，就像从XP升级到Win7的感觉一样，棒棒的。 Py2 和Py3的具体细节区别我们在以后课程中会慢慢深入。
#db.txt内容:egon1|egon2|
dic={
'egon1':{'password':'123','count':0},
'egon2':{'password':'123','count':0},
'egon3':{'password':'123','count':0},
}
count=0
while True:
name=input('u>>: ')
if name not in dic:
print('用户不存在')
continue
with open('db.txt','r') as f:
lock_users=f.read().split('|')
if name in lock_users:
print('用户%s已经被锁定' %name)
break
if dic[name]['count'] > 2:
print('尝试次数过多,锁定')
with open('db.txt','a') as f:
f.write('%s|' %name)
break
password=input('p>>: ')
if password == dic[name]:
print('登录成功')
break
else:
print('用户名或密码错误')
dic[name]['count']+=1
一 编程与编程语言
python是一门编程语言，作为学习python的开始，需要事先搞明白：编程的目的是什么？什么是编程语言？什么是编程？
编程的目的：
#计算机的发明，是为了用机器取代/解放人力，而编程的目的则是将人类的思想流程按照某种能够被计算机识别的表达方式传递给计算机，从而达到让计算机能够像人脑/电脑一样自动执行的效果。
什么是编程语言？
#上面提及的能够被计算机所识别的表达方式即编程语言，语言是沟通的介质，而编程语言是程序员与计算机沟通的介质。在编程的世界里，计算机更像是人的奴隶，人类编程的目的就命令奴隶去工作。
什么是编程？
#编程即程序员根据需求把自己的思想流程按照某种编程语言的语法风格编写下来，产出的结果就是包含一堆字符的文件。 #强调：程序在未运行前跟普通文件无异，只有程序在运行时，文件内所写的字符才有特定的语法意义
所以我有话对大家说
View Code
二 编程语言分类
编程的语言的发展经历了
#机器语言：站在计算机(奴隶)的角度，说计算机能听懂的语言，那就是直接用二进制编程，直接操作硬件； #汇编语言：站在计算机(奴隶)的角度，简写的英文标识符取代二进制去编写程序，本质仍然是直接操作硬件； #高级语言：站在人(奴隶主)的角度，说人话，即用人类的字符去编写程序，屏蔽了硬件操作
高级语言更贴近人类语言，因而造成了：它必须被翻译成计算机能读懂二进制后，才能被执行，按照翻译方式分为
#1. 编译型（需要编译器，相当于用谷歌翻译）：如C，执行速度快，调试麻烦 #2. 解释型（需要解释器，相当于同声传译）：如python，执行速度慢，调试方便
总结：
机器语言 #优点是最底层，执行速度最快 #缺点是最复杂，开发效率最低 汇编语言 #优点是比较底层，执行速度最快 #缺点是复杂，开发效率最低 高级语言 #编译型语言执行速度快，不依赖语言环境运行，跨平台差 #解释型跨平台好，一份代码，到处使用，缺点是执行速度慢，依赖解释器运行
PS：
学习难度从高到低
执行效率从高到低
开发效率从低到高
速度不是关键（瓶颈理论），开发效率高才是王道
机器语言、汇编语言、高级语言详解
三 主流编程语言介绍
世界上的编程语言有600多种，但真正大家主流在使用的最多二三十种，不同的语言有自己的特点和擅长领域，随着计算机的不断发展，新语言在不断诞生，也同时有很多老旧的语言慢慢无人用了。有个权威的语言排名网站，可以看到主流的编程语言是哪些
*2017年5月数据(https://www.tiobe.com/tiobe-index/ )
长期语言排名
几个主流的编程语言介绍
四 python介绍
介绍
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。
最新的TIOBE排行榜，Python赶超PHP占据第4， Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。
Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。
目前Python主要应用领域
#1. WEB开发——最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架) #2. 网络编程——支持高并发的Twisted网络框架， py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单 #3. 爬虫——爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥 #4. 云计算——目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算 #5. 人工智能——谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。 #6. 自动化运维——问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么？10个人相信会给你一个相同的答案，它的名字叫Python #7. 金融分析——我个人之前在金融行业，10年的时候，我们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言 #8. 科学运算—— 你知道么,97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛 #9. 游戏开发——在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与 Lua 相比，Python 更适合作为一种 Host 语言，即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好，然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目，而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知，知名的游戏<文明> 就是用Python写的
Python在一些公司的应用
# 谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发 # CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的 # NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算 # YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的 # Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载 # Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发 # Facebook:大量的基础库均通过Python实现的 # Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的 # 豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的 # 知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora) # 春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的 # 除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。
Python(解释器)的发展史
# 1989年，Guido开始写Python语言的编译器。 # 1991年，第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。 # Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999 # Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce. # Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础 # Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生 # Python 2.5 - September 19, 2006 # Python 2.6 - October 1, 2008 # Python 2.7 - July 3, 2010 # In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible # Python 3.0 - December 3, 2008 (这里要解释清楚 为什么08年就出3.0，2010年反而又推出了2.7？是因为3.0不向下兼容2.0，导致大家都拒绝升级3.0，无奈官方只能推出2.7过渡版本) # Python 3.1 - June 27, 2009 # Python 3.2 - February 20, 2011 # Python 3.3 - September 29, 2012 # Python 3.4 - March 16, 2014 # Python 3.5 - September 13, 2015 # Python 3.6 - 2016-12-23 发布python3.6.0版
Pyhton的发展前景怎么样?
#知乎上有一篇文章，问Python未来10年的发展前景，Alex强烈要求我告诉你们去看看他的回答 #未来十年Python的前景会怎样？ https://www.zhihu.com/question/22112542/answer/166053516
Python 有哪些种类?
我们现在知道了Python是一门解释型语言，代码想运行，必须通过解释器执行，Python的解释器本身也可以看作是个程序（翻译官司是哪国人不重要），这个程序是什么语言开发的呢？ 答案是好几种语言？ what? 因为Python有好几种解释器，分别基于不同语言开发，每个解释器特点不同，但都能正常运行我们的Python代码，下面分别来看下： #CPython：CPython是使用最广且被的Python解释器。本教程以CPython为准。 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。 #IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。 CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。 #PyPy PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。 绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。 #Jython Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。 #IronPython IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
Python 2 or Python 3 ?
In summary : Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language Python 3.0 was released in 2008. The final 2.x version 2.7 release came out in mid-2010, with a statement of extended support for this end-of-life release. The 2.x branch will see no new major releases after that. 3.x is under active development and has already seen over five years of stable releases, including version 3.3 in 2012,+ 3.4 in 2014, and 3.5 in 2015. This means that all recent standard library improvements, for example, are only available by default in Python 3.x. Guido van Rossum (the original creator of the Python language) decided to clean up Python 2.x properly, with less regard for backwards compatibility than is the case for new releases in the 2.x range. The most drastic improvement is the better Unicode support (with all text strings being Unicode by default) as well as saner bytes/Unicode separation. Besides, several aspects of the core language (such as print and exec being statements, integers using floor division) have been adjusted to be easier for newcomers to learn and to be more consistent with the rest of the language, and old cruft has been removed (for example, all classes are now new-style, "range()" returns a memory efficient iterable, not a list as in 2.x). 目前虽然业内很多企业还在大量使用Python2.6 or 2.7，因为旧项目几十万甚至上百万行的代码想快速升级到3.0不是件容易的事，但是大家在开发新项目时几乎都会使用3.x。 另外Python3 确实想比2.x做了很多的改进，直观点来讲，就像从XP升级到Win7的感觉一样，棒棒的。 Py2 和Py3的具体细节区别我们在以后课程中会慢慢深入。
#db.txt内容:egon1|egon2|
dic={
'egon1':{'password':'123','count':0},
'egon2':{'password':'123','count':0},
'egon3':{'password':'123','count':0},
}
count=0
while True:
name=input('u>>: ')
if name not in dic:
print('用户不存在')
continue
with open('db.txt','r') as f:
lock_users=f.read().split('|')
if name in lock_users:
print('用户%s已经被锁定' %name)
break
if dic[name]['count'] > 2:
print('尝试次数过多,锁定')
with open('db.txt','a') as f:
f.write('%s|' %name)
break
password=input('p>>: ')
if password == dic[name]:
print('登录成功')
break
else:
print('用户名或密码错误')
dic[name]['count']+=1