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计算思维与程序设计
三种人类思维特征
- 逻辑思维：推理和演绎，数学为代表，A->B B->C A->C
- 实证思维：实验和验证，物理为代表，引力波<- 实验
- 计算思维：设计和构造，计算机为代表，例如汉诺塔递归
计算思维：
抽象的问题的计算过程，利用计算机自动求解
计算思维是基于计算机的思维方式
实例:计算0-100的和
1. 逻辑思维，高斯算法
2. 计算思维
s=0
for i in rang(101):
s=s+i实例:汉诺塔问题
# 计算hanoi塔的次数，n是
count=0
'''
n是圆盘总数
src是圆盘原本的位置
mid是圆盘中转的圆柱
dst是圆盘最后的位置
'''
def hanoi(n,src,mid,dst):
global count
if n==1:
print("{}:{}->{}".format(n,src,dst))
count+=1
else:
hanoi(n-1,src,mid,dst)
print("{}:{}->{}".format(n, src, dst))
count += 1
hanoi(n - 1, mid, dst,src)
hanoi(3,'A','B','C')
print(count)总结：
- 计算思维基于计算机强大的算力和海量数据
- 抽象的过程中，关注的是设计和构造，而非因果
- 编程是计算思维变成现实的手段
计算生态与Python语言
计算生态，是以开源项目为组织形式，充分利用“共识原则”和“社会利他”组织人员，在竞争发展，相互依存和迅速更迭中完成信息技术的更新换代，形成了技术的自我演化路径。
特点
- 竞争发展
- 相互依存
- 迅速更迭
python语言
- 由13万个第三方库
- 库的建设经过野蛮生长和自然选择
- 库之间相互关联使用，依存发展
- 社区庞大，库计数更迭迅速
API是通过顶层设计的接口，没有竞争，并不能形成生态
计算生态的运用
- 编程的起点不是算法，而是系统
- 编程如同搭积木，利用计算生态为主要模式
- 编程的目的是快速解决问题
优质的计算生态
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https://python123.io用户体验与软件产品
提升用户体验是软件到产品的必备步骤
方法一： 进度展示
- 如果程序需要计算时间，可能产生等待，清增加进度展示
- 如果程序由若干步骤，需要提示用户，请增加进度展示
- 如果程序可能存在大量次数的循环，请增加进度展示
方法二： 异常处理
- 当获得用户输入，对合规性需要检查，需要异常处理
- 当读写文件时，对结果进行判断，需要异常处理
- 当进行输入输出时，对运算结果进行判断，需要异常处理
方法三： 打印输出
方法四： 日志文件
方法五： 打印帮助信息
基本的程序设计模式
程序的步骤
- 确定IPO:明确计算部分和功能边界
- 编写程序：将计算求解的设计变成现实
- 调试程序：确保程序按照正确的逻辑能够正确运行
配置化设计
配置化设计就是把程序的实现变成引擎加上配置文件的方式实现
- 引擎+配置：程序执行和配置分离，将可选参数配置化
- 将程序开发变成配置文件编写，扩展功能而不修改程序
- 关键在于借口设计，清晰明了、灵活可扩展
应用开发的四个步骤
- 产品定义：对应用需求充分理解，和明确定义
- 系统架构： 以系统方式思考产品的技术实现
- 设计和实现：结合架构完成关键设计和系统实现、结合可扩展性，灵活性等进行设计优化
- 用户体验：从用户角度思考应用效果