pythonatm机的实训项目

时间: 2023-12-10 19:00:55 浏览: 31
PythonATM是一个基于Python语言开发的自动取款机项目。该项目旨在模拟一个真实的自动取款机,使用户能够执行存款、取款、查询余额和修改密码等操作。 PythonATM的界面友好、操作简单,具有以下功能和特点: 1. 用户验证:用户在使用PythonATM之前需要通过输入卡号和密码进行身份验证。系统将验证卡号和密码的正确性,并给予相应的提示信息。 2. 查询余额:用户可以通过选择查询余额功能,查看自己银行账户的余额信息。系统将会显示出余额信息,并提供返回主菜单的选项。 3. 存款操作:用户可以选择存款功能,输入存款金额,系统将会将金额增加到用户的银行账户余额中,并给予相应的提示信息。 4. 取款操作:用户可以选择取款功能,输入取款金额,系统将会判断用户的账户余额是否足够,并将金额从用户的银行账户中扣除,并给予相应的提示信息。 5. 修改密码:用户可以选择修改密码功能,输入原密码和新密码,系统将会判断原密码的正确性,并将新密码更新到用户的银行账户中,并给予相应的提示信息。 PythonATM的设计和实现模拟了一个真实的自动取款机,并且运用了Python的面向对象编程思想,增加了代码的可复用性和可维护性。在实训项目中,我们需要了解银行卡操作业务的流程和要求,设计相应的类和函数,并进行适当的测试和调试。 通过这个实训项目,我们可以更好地理解面向对象编程的概念和思想,并应用到实际项目的设计与开发中。同时,也提高了我们对Python语言的熟悉度和应用能力。
相关问题

python 实训项目 微课

python实训项目是一种基于Python编程语言的实践训练,致力于让学生通过实际项目开发和实践操作,掌握Python编程语言的基础知识和高级技巧,并获得思考和解决实际问题的能力。 Python实训项目微课是一种针对初学Python编程的学生而设计的视频课程,旨在引导学生逐步掌握Python编程的基本语法和核心概念,并激发他们的学习兴趣和创造潜力。这些微课程提供了一系列从浅入深的项目教学,包括数据处理、机器学习、Web开发、网络爬虫等实战性强的应用案例,每个项目都由简入繁,逐步引导学生掌握Python编程的技能和技巧。 通过Python实训项目微课,学生可以享受到互动式学习体验,并具备在个人计算机或者云端服务器上启动并运行Python代码的能力。他们还可以学习使用Python的相关库,如Pandas、Scikit-learn、Django等,来解决实际问题并完成各种项目任务。这些项目任务可以给学生提供更加实际的编程能力实践机会,加深学生对Python编程语言的理解和运用能力,同时也培养学生的独立思考和合作精神。 总之,Python实训项目微课是一种高效、创新、可互动的学习模式,非常适合初学者掌握Python编程语言的技能和技巧。

python实训项目

Python实训项目可以根据不同的需求和目的进行设计和实现。根据提供的引用内容,我可以为您介绍一个学生信息管理系统的Python实训项目。 该项目主要包括以下功能模块: 1. 添加学生信息:输入学生的姓名、年龄、性别、学号等信息,将其保存到文件中。 2. 查询学生信息:根据学生的姓名或学号查询学生的详细信息。 3. 修改学生信息:根据学生的学号修改学生的信息。 4. 删除学生信息:根据学生的学号删除学生的信息。 以下是该项目的代码实现: ```python # 定义学生类 class Student: def __init__(self, name, age, gender, stu_id): self.name = name self.age = age self.gender = gender self.stu_id = stu_id def __str__(self): return f"姓名:{self.name},年龄:{self.age},性别:{self.gender},学号:{self.stu_id}" # 添加学生信息 def add_student(): name = input("请输入学生姓名:") age = input("请输入学生年龄:") gender = input("请输入学生性别:") stu_id = input("请输入学生学号:") student = Student(name, age, gender, stu_id) with open("students.txt", "a") as f: f.write(str(student) + "\n") print("添加成功!") # 查询学生信息 def query_student(): keyword = input("请输入要查询的学生姓名或学号:") with open("students.txt", "r") as f: lines = f.readlines() for line in lines: if keyword in line: print(line.strip()) # 修改学生信息 def modify_student(): stu_id = input("请输入要修改的学生学号:") with open("students.txt", "r") as f: lines = f.readlines() with open("students.txt", "w") as f: for line in lines: if stu_id in line: name = input("请输入学生姓名:") age = input("请输入学生年龄:") gender = input("请输入学生性别:") student = Student(name, age, gender, stu_id) f.write(str(student) + "\n") print("修改成功!") else: f.write(line) # 删除学生信息 def delete_student(): stu_id = input("请输入要删除的学生学号:") with open("students.txt", "r") as f: lines = f.readlines() with open("students.txt", "w") as f: for line in lines: if stu_id not in line: f.write(line) print("删除成功!") # 主函数 def main(): while True: print("欢迎使用学生信息管理系统!") print("1. 添加学生信息") print("2. 查询学生信息") print("3. 修改学生信息") print("4. 删除学生信息") print("0. 退出系统") choice = input("请输入您的选择:") if choice == "1": add_student() elif choice == "2": query_student() elif choice == "3": modify_student() elif choice == "4": delete_student() elif choice == "0": print("谢谢使用,再见!") break else: print("输入有误,请重新输入!") if __name__ == "__main__": main() ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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