郑晓宜 - 博客园

需求分析与原型设计

摘要：一、需求分析（NABCD模型） 1、N（需求，need）解决用户的需求： 更好的规划时间，用番茄钟来定制工作和休息时间，可以更有效率的完成工作 可以和其他的用户进行交流 可以填写一些计划和设置相应的番茄钟 具有备忘录，可以将自己一些突然冒出的想法记录下来 有树洞功能，可以在里面说一些自己的阅读全文

posted @ 2020-10-19 10:14 郑晓宜阅读(465) 评论(0) 推荐(0)

四则运算升级

摘要： 1）GitHub地址： https://github.com/zheng-xiao-yi/2/tree/master 2）估计将在程序的各个模块的开发上耗费的时间。 PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟） Planning 计划阅读全文

posted @ 2020-09-27 00:05 郑晓宜阅读(126) 评论(0) 推荐(0)

自动生成小学四则运算题目

摘要： 1）Github项目地址 https://github.com/zheng-xiao-yi/2/blob/master/xxsxtm.py 2）估计将在程序的各个模块的开发上耗费的时间。 PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟） P 阅读全文

posted @ 2020-09-20 20:46 郑晓宜阅读(119) 评论(0) 推荐(0)

读书笔记

摘要： 1-1 软件工程基本原理软件工程是从管理和技术两方面来研究如何采用工程的概念、原理和技术方法并加以综合，指导开发人员更好的开发和维护计算机软件的一门新的学科。软件工程的7条基本原理为：1、按照软件生命周期的阶段划分制定计划，严格依据计划进行管理；2、坚持进行阶段评审；3、实行严格的产品控制；4、阅读全文

posted @ 2020-09-05 17:12 郑晓宜阅读(137) 评论(0) 推荐(0)

第一个微信小项目

摘要：一、统计自己的好友人数，省市分布等结果图为：二、用wordcloud库将他们转成图：结果图为：三、用pyecharts的则为：四、在中国的分布图为：结果图：五、用Python制作一个微信机器人：结果有：你好，愿你每天都有好心情。六、做一个自动回复好友的机器人：如果要自动回复群的，阅读全文

posted @ 2019-06-03 00:50 郑晓宜阅读(153) 评论(0) 推荐(0)

自己设计大学排名—数据库实践

摘要：在使用SQLite前，我们先要搞清楚几个概念：表是数据库中存放关系数据的集合，一个数据库里面通常都包含多个表，比如学生的表，班级的表，学校的表，等等。表和表之间通过外键关联。要操作关系数据库，首先需要连接到数据库，一个数据库连接称为Connection；连接到数据库后，需要打开游标，称之为Cu 阅读全文

posted @ 2019-05-27 10:59 郑晓宜阅读(234) 评论(0) 推荐(0)

第一个爬虫和测试

摘要： Python测试函数的方法之一是用：try……except gameover测试的函数，没传参数的a,b，函数结果是True or False try：试着执行gameover()函数，正常就执行函数 except:否则打印'Error' 这里用10，11这一对来测试，结果为： runfile(' 阅读全文

posted @ 2019-05-20 11:35 郑晓宜阅读(194) 评论(0) 推荐(0)

乒乓规则分析

摘要：乒乓竞技模拟比赛的规则为：一局比赛：在一局比赛中，先得11分的一方为胜方；10平后，先多得2分的一方为胜方。一场比赛：单打的淘汰赛采用七局四胜制，双打淘汰赛和团体赛采用五局三胜制。该问题的IPO描述如下：输入：两个球员：A和B的得分的概率，比赛的次数处理：模拟比赛过程输出：A和B分别赢的概阅读全文

posted @ 2019-05-11 18:51 郑晓宜阅读(407) 评论(0) 推荐(0)

自己的第一个网页

摘要：文件的读写笔记：打开和创建文件对象函数open() file_object = open(file_name, access_mode='r', buffering=-1) 参数说明： file_object变量名，用于标识这个文件对象 file_name你要打开的文件名（字符串），它可以是相对路阅读全文

posted @ 2019-04-29 10:33 郑晓宜阅读(126) 评论(0) 推荐(0)

numpy和matploptlib

摘要： numpy Numpy介绍编辑一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 N 阅读全文

posted @ 2019-04-20 20:23 郑晓宜阅读(387) 评论(0) 推荐(0)