054 Python程序设计思维

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目录

  • 一、单元开篇
  • 二、计算思维与程序设计
    • 2.1 计算思维
      • 2.1.1 第3种人类思维特征
      • 2.1.2 抽象和自动化
      • 2.1.3 计数求和:计算1-100的计数和
      • 2.1.4 圆周率的计算
      • 2.1.5 汉诺塔问题
      • 2.1.6 天气预报
      • 2.1.7 量化分析
      • 2.1.8 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解
    • 2.2 计算思维与程序设计
  • 三、计算生态与Python语言
    • 3.1 计算生态
    • 3.2 计算生态与Python语言
    • 3.3 计算生态的价值
    • 3.4 计算生态的运用
  • 四、用户体验与软件产品
    • 4.1 用户体验
    • 4.2 提高用户体验的方法
      • 4.2.1 方法1:进度展示
      • 4.2.2 方法2:异常处理
      • 4.2.3 其他类方法
  • 五、基本的程序设计模式
    • 5.1 从IPO开始…
    • 5.2 自顶向下设计
    • 5.3 模块化设计
    • 5.4 配置化设计
    • 5.5 应用开发的四个步骤
  • 六、单元小结

一、单元开篇

  • 计算思维与程序设计
  • 计算生态与Python语言
  • 用户体验与软件产品
  • 基本的程序设计模式

二、计算思维与程序设计

2.1 计算思维

2.1.1 第3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,汉诺塔递归

2.1.2 抽象和自动化

  • 计算思维:Computational Thinking
  • 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解
  • 计算思维是基于计算机的思维方式

2.1.3 计数求和:计算1-100的计数和

逻辑思维(数学家高斯的玩儿法):

\[ S=\frac{(a_1+a_n)n}{2} \]

计算思维(现代人的新玩儿法):

          
            s = 0
for i in range(1, 101):
    s += i
          
        

2.1.4 圆周率的计算

逻辑思维:

\[ \pi = \sum_{k=0}^\infty[\frac{1}{16^k}(\frac{4}{8k+1}-\frac{2}{8k+4}-\frac{1}{8k+5}-\frac{1}{8k+6})] \]

计算思维:

054 Python程序设计思维_第1张图片

2.1.5 汉诺塔问题

逻辑思维( \(2^n-1\) ):

054 Python程序设计思维_第2张图片

计算思维:

          
            count = 0
def hanoi(n, src, dst, mid):
    … (略)
hanoi(3, "A", "C", "B")
print(count)
          
        

2.1.6 天气预报

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2.1.7 量化分析

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2.1.8 抽象问题的计算过程,利用计算机自动化求解

  • 计算思维基于计算机强大的算力及海量数据
  • 抽象计算过程,关注设计和构造,而非因果
  • 以计算机程序设计为实现的主要手段

2.2 计算思维与程序设计

编程是将计算思维变成现实的手段

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三、计算生态与Python语言

3.1 计算生态

从开源运动说起…

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开源生态逐步建立

  • 1991, Linus Torvalds发布了Linux内核
  • 1998, 网景浏览器开源,产生了Mozilla

054 Python程序设计思维_第7张图片

开源思想深入演化和发展,形成了计算生态

计算生态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。

054 Python程序设计思维_第8张图片

没有顶层设计、以功能为单位、具备三个特点

054 Python程序设计思维_第9张图片

3.2 计算生态与Python语言

  • 以开源项目为代表的大量第三方库:Python语言提供 >13万个第三方库
  • 库的建设经过野蛮生长和自然选择:同一个功能,Python语言2个以上第三方库
  • 库之间相互关联使用,依存发展:Python库间广泛联系,逐级封装、
  • 社区庞大,新技术更迭迅速:AlphaGo深度学习算法采用Python语言开源

API != 生态

3.3 计算生态的价值

创新:跟随创新、集成创新、原始创新

  • 加速科技类应用创新的重要支撑
  • 发展科技产品商业价值的重要模式
  • 国家科技体系安全和稳固的基础

3.4 计算生态的运用

刀耕火种 -> 站在巨人的肩膀上

  • 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
  • 编程的目标是快速解决问题

四、用户体验与软件产品

4.1 用户体验

实现功能 -> 关注体验

  • 用户体验指用户对产品建立的主观感受和认识
  • 关心功能实现,更要关心用户体验,才能做出好产品
  • 编程只是手段,不是目的,程序最终为人类服务

4.2 提高用户体验的方法

4.2.1 方法1:进度展示

  • 如果程序需要计算时间,可能产生等待,请增加进度展示
  • 如果程序有若干步骤,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

4.2.2 方法2: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

4.2.3 其他类方法

  • 打印输出:特定位置,输出程序运行的过程信息
  • 日志文件:对程序异常及用户使用进行定期记录
  • 帮助信息:给用户多种方式提供帮助信息

软件程序 -> 软件产品

用户体验 是程序到产品的关键环节

五、基本的程序设计模式

5.1 从IPO开始…

  • I:Input 输入,程序的输入
  • P:Process 处理,程序的主要逻辑
  • O:Output 输出,程序的输出

  • 确定IPO:明确计算部分及功能边界
  • 编写程序:将计算求解的设计变成现实
  • 调试程序:确保程序按照正确逻辑能够正确运行

5.2 自顶向下设计

  • I:Input 输入,程序的输入
  • P:Process 处理,程序的主要逻辑
  • O:Output 输出,程序的输出

5.3 模块化设计

  • 通过函数或对象封装将程序划分为模块及模块间的表达
  • 具体包括:主程序、子程序和子程序间关系
  • 分而治之:一种分而治之、分层抽象、体系化的设计思想

  • 紧耦合:两个部分之间交流很多,无法独立存在
  • 松耦合:两个部分之间交流较少,可以独立存在
  • 模块内部紧耦合、模块之间松耦合

5.4 配置化设计

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  • 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
  • 关键在于接口设计,清晰明了、灵活可扩展

5.5 应用开发的四个步骤

从应用需求到软件产品

054 Python程序设计思维_第11张图片

  • 1 产品定义:对应用需求充分理解和明确定义:产品定义,而不仅是功能定义,要考虑商业模式
  • 2 系统架构:以系统方式思考产品的技术实现:系统架构,关注数据流、模块化、体系架构
  • 3 设计与实现:结合架构完成关键设计及系统实现:结合可扩展性、灵活性等进行设计优化
  • 4 用户体验:从用户角度思考应用效果:用户至上,体验优先,以用户为中心

六、单元小结

  • 计算思维:抽象计算过程和自动化执行
  • 计算生态:竞争发展、相互依存、快速更迭
  • 用户体验:进度展示、异常处理等
  • IPO、自顶向下、模块化、配置化、应用开发的四个步骤

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