20234208 实验一《Python程序设计》实验报告

20234208江学坤 2024-03-19 16:36:33

# 学号 20234208 实验一《Python程序设计》实验报告

课程:《Python程序设计》
班级: 202342
姓名: 江学坤
学号:20234208
实验教师:王志强
实验日期:2024年3月18日
必修/选修: 公选课

 

1.实验内容

内容一:熟悉Python开发环境

内容二:练习Python运行、调试技能

内容三:编写程序,练习变量和类型、字符串、对象、缩进和注释等

内容四:掌握git技能

 

2.实验过程及结果

  • 熟悉Pycharm等开发环境

在Python官网下载合适版本的Python(个人选择3.12(64-bit)版本)。

  • 掌握基本的Python运行和调试技能

使用Python输入“Hello,world”以及“人生苦短,我用Python”文本。

运行老师发送至课程群中的“剪刀石头布”小程序。

  • 掌握基本的Python编程技能 

尝试编写课上老师演示的猜拳小游戏程序(代码如下)。

import random
rang1 = int(input("请设置本局游戏的最小值:"))
rang2 = int(input("请设置本局游戏的最大值:"))
num = random.randint(rang1,rang2)
guess = "guess"
print("数字猜谜游戏!")
i = 0
while guess != num:
    i +=1
    guess = int(input("请输入你猜的数字:"))

    if guess == num:
        print("恭喜,你猜对了!")
    elif guess < num:
        print("你猜的数小了...")
    else:
        print("你猜的数大了...")

print("你总共猜了%d" %i + "次",end = '')
print(",快和你朋友较量一下...")

 

3. 实验过程中遇到的问题和解决过程

问题一:对于Python的语法和函数等了解不多,常有想法因此受限无法实现。

    解决方法:在今后的课程学习中不断积累,争取能够熟练掌握Python语言的基本编程。

问题二:运行程序时数次出现报错情况,且不能全部根据提示辨别报错原因。

    解决方法:在教材《零基础学Python》中附带的“Python开发常见错误”以及在网上搜索错误及其解决方法。

问题三:在为PyCharm配置Gitee过程中遇到困难,具体为无法在设置中找到“Gitee”版块。

    解决方法:重头检查各步骤,最终在重新下载PyCharm中的git插件后解决问题。

 

4.其他(感悟、思考等)

Python作为一门专业的编程语言,用途广泛,学习Python程序设计对个人增益很大。但同时想要熟练掌握Python这门语言并不容易,需要个人努力学习。希望经过这门课程的学习,能够对使用Python编程有一定的熟练度,以便在以后投入实用。

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内容概要:本文针对离网光伏直流微网中存在的功率供需失衡问题,提出了一种基于光伏最大功率点跟踪(MPPT)与锂离子储能系统双向削峰填谷协同控制的解决方案,并通过Simulink仿真平台进行了系统建模与验证。研究聚焦于间歇性光伏出力条件下48V直流母线电压的稳定控制,构建了包含光伏阵列、Boost DC-DC变换器、负载、双向DC-DC变换器及锂离子电池在内的完整系统架构。通过整合MPPT算法实现光伏出力的最大化捕获,同时设计储能系统的双向充放电闭环调控策略,在光照充足时储存多余电能,在光照不足或负载高峰时释放电能,从而实现“削峰填谷”,有效平衡系统功率,维持直流母线电压稳定。研究还融合了能量管理策略与电池充放电控制逻辑,提升了微网系统的能量自给率、运行稳定性及对复杂工况的适应能力。; 适合人群:具备电力电子、新能源系统、自动化或电气工程等相关专业背景,从事微电网、分布式能源系统、储能控制、光伏系统集成等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于离网型直流微网能量管理系统的设计与仿真验证;②为光伏-储能协同控制策略的研究与优化提供理论依据和技术参考;③实现直流母线电压的精确稳定控制,提升储能系统利用效率,增强系统在光照波动和负载变化等复杂工况下的可靠性和鲁棒性。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型进行实践操作,重点关注MPPT算法(如扰动观察法或增量电导法)与储能系统充放电控制逻辑(如基于电压阈值或功率预测的充放电策略)之间的协同机制,深入理解能量管理策略的实现流程,并可通过修改光照强度、负载大小等参数,扩展研究不同运行场景下的系统性能表现。

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