Python计算生态

一、计算思维
利用计算机求解问题的思维——计算思维

二、程序设计方法论

A：自顶向下

#该python程序命名为：main（MatchAnalysis两个球员A和B分别赢得比赛的概率）
#MatchAnalysis.py

from random import random
#调用random函数

def printIntro():
#必要的说明
    print("这个程序模拟两个选手的某种竞技比赛")
    print("程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数表示）")


def getInputs():
#获取变量的值
    a=eval(input("请输入选手A的能能力值（0-1）："))
    b=eval(input("请输入选手B的能能力值（0-1）："))
    n=eval(input("模拟比赛的场次（请填写一个正整数）："))
    return a,b,n


def simNGames(n,probA,probB):
#模拟比赛并返回结果，计数循环
    winsA,winsB=0,0
    for i in range(n):
        scoreA,scoreB=simOneGame(probA,probB)
        #设计了一个新的函数simOneGame（）来模拟一场比赛
        #这个函数需要知道每个球员赢得比赛的概率，返回两个球员的最终得分。
        if scoreA > scoreB:
            winsA +=1
        else:
            winsB +=1
    return winsA,winsB
def gameOver(a,b):
#当任一个球员达到15分时比赛结束
    return a==15 or b==15
def simOneGame(probA,probB):
# 尽可能地去细节模拟比赛的过程
    scoreA,scoreB=0,0
    serving='A'
    #球员A发球
    while not gameOver(scoreA,scoreB):
    #设计了gameOver（）：函数，来表示比赛结束的条件
    #’while‘封装原因：简化根据不同规则修改函数的代价，提高代码可维护性
        if serving=="A":
            if random()<probA/(probA+probB):
                scoreA+=1
            else:
                serving="B"
        else:
            if random()<probB/(probA+probB):
                scoreB+=1
            else:
                serving="A"
    return scoreA,scoreB


def printSummary(winsA,winsB):
#输出结果
    n=winsA+winsB
    print('竞技分析开始，共模拟{}场比赛'.format(n))
    print('选手A获胜{}场比赛，占比{:0.1%}'.format(winsA,winsA/n))
    print('选手B获胜{}场比赛，占比{:0.1%}'.format(winsB,winsB/n))

def main():
    printIntro()
    probA,probB,n=getInputs()
    winsA,winsB=simNGames(n,probA,probB)
    printSummary(winsA,winsB)
main()

结果演示：

B.自底向上

原理：借助python解释器提供import保留字辅助开展单元测试

语法格式：import<源文件名称>

例如：对gameOver（）函数进行单元测试