1、点击键盘win+r，打开运行窗口；在窗口中输入cmd"，点击确定，打开windows命令行窗口。
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2、在cmd命令行窗口中输入"python"，进入python交互窗口。
3、引入matplotlib模块的pyplot()函数，并重命名为py;引入numpy模块，并重命名为np。
4、使用函数np.arrange(start，end，step)创建变量x的取值范围，是一个一维数组，使用y=3*x+1，创建y是与自变量x相对应的一维数组。
5、使用函数plt.plot(x，y)绘制一元一次函数y=3x+1的函数图像。
6、使用函数plt.title()给图像添加标题，使用函数plt.xlabel()给横轴添加标签，使用函数plt.ylabel()给纵轴添加标签，使用函数plt.tick_params()设置刻度标记的大小。
7、使用函数plt.show()显示整个一元一次函数的图像。
import os
import re
for file in os.listdir(filepath):
if os.isfile(os.path.join(filepath,file)):
newfile = re.sub(name1,name2,file)
os.rename(os.path.join(filepath,file),os.path.join(filepath,newfile))
应该能跑吧。。 没试过
Python可以用来处理文件，包括读取、写入、复制和删除文件。它提供了一组简单而强大的函数，可以完成对文件的基本操作。以下是其中几个常用的函数：
open()函数：用于打开文件，可以指定文件的模式（读、写或其他）；
read()函数：用于读取文件中的内容；
write()函数：用于写入文件；
close()函数：用于关闭文件；
copy()函数：用于复制文件；
remove()函数：用于删除文件；
rename()函数：用于重命名文件。
Python还提供了一些模块，可以更方便地处理文件，如os、shutil和glob模块等。
Task 和 Future
前面我们讨论了协程，以及如何在循环中运行它们才有用。现在我想简单谈谈Task和Future api。你将使用最多的是Task，因为你的大部分工作将涉及使用create_task()函数运行协程，就像在第22页的“快速开始”中设置的那样。Future类实际上是Task的超类，它提供了与循环交互操作的所有功能。
可以这样简单地理解:Future表示某个活动的未来完成状态，并由循环管理。Task是完全相同的，但是具体的“activity”是一个协程——可能是你用async def函数加上create_task()创建的协程。
Future类表示与循环交互的某个东西的状态。这个描述太模糊了，不太有用，所以你可以将Future实例视为一个切换器，一个完成状态的切换器。当创建Future实例时，切换设置为“尚未完成”状态，但稍后它将是“完成”状态。事实上，Future实例有一个名为done()的方法，它允许你检查状态，如示例 3-15所示。
示例 3-15. 用done()方法检查完成状态
Future实例还可以执行以下操作：
• 设置一个result值（用.set_result(value)设置值并且使用 .result()获取值）
• 使用.cancel()方法取消 (并且会用使用.cancelled()检查是否取消)
• 增加一个Future完成时回调的函数
即使Task更常见，也不可能完全避免使用Future：例如，在执行器上运行函数将返回Future实例，而不是Task。让我们快速看一下 示例 3-16 ，了解一下直接使用Future实例是什么感觉。
示例 3-16. 与Future实例的交互
（L3）创建一个简单的 main函数。我们运行这个函数，等上一会儿然后在Future f上设置一个结果。
（L5）设置一个结果。
（L8）手动创建一个Future实例。注意，这个实例(默认情况下)绑定到我们的循环，但它没有也不会被附加到任何协程(这就是Tasks的作用)。
（L9）在做任何事情之前，确认future还没有完成。
（L11）安排main()协程，传递future。请记住，main()协程所做的所有工作就是sleep，然后切换Future实例。(注意main()协程还不会开始运行：协程只在事件循环运行时才开始运行。)
(L13)在这里我们在Future实例上而不是Task实例上使用run_until_complete()。这和你以前见过的不一样。现在循环正在运行，main()协程将开始执行.
（L16）最终，当future的结果被设置时，它就完成了。完成后，可以访问结果。
当然，你不太可能以这里所示的方式直接使用Future；代码示例仅用于教育目的。你与asynccio的大部分联系都是通过Task实例进行的。
你可能想知道如果在Task实例上调用set_result()会发生什么。在Python 3.8之前可以这样做，但现在不允许这么做了。任务实例是协程对象的包装器，它们的结果值只能在内部设置为底层协程函数的结果，如 示例 3-17所示那样。
示例 3-17. 在task上调用set_result
（L13）唯一的区别是我们创建的是Task实例而不是Future实例。当然，Task API要求我们提供一个协程；这里我们使用sleep()只是因为简单方便。
（L7）正在传入一个Task实例。它满足函数的类型签名(因为Task是Future的子类)，但从Python 3.8开始，我们不再允许在Task上调用set_result()：尝试这样做将引发RuntimeError。这个想法是，一个Task代表一个正在运行的协程，所以结果应该总是来自于task自身。
（L10, L24）但是，我们仍然可以cancel()一个任务，它将在底层协程中引发CancelledError。
Create_task? Ensure_Future? 下定决心吧！
在第22页的“快速入门”中，我说过运行协程的方法是使用asyncio.create_task()。在引入该函数之前，有必要获取一个循环实例并使用loop.create_task()完成相同的任务。事实上，这也可以通过一个不同的模块级函数来实现:asyncio.ensure_future()。一些开发人员推荐create_task()，而其他人推荐ensure_future()。
在我为这本书做研究的过程中，我确信API方法asyncio.ensure_future()是引起对asyncio库广泛误解的罪魁祸首。API的大部分内容都非常清晰，但在学习过程中还存在一些严重的障碍，这就是其中之一。当你遇到ensure_future()时，你的大脑会非常努力地将其集成到关于asyncio应该如何使用的心理模型中——但很可能会失败!
在Python 3.6 asyncio 文档中，这个现在已经臭名昭著的解释突出了 ensure_future() 的问题：
asyncio.ensure_future(coro_or_future, *, _loop =None)
安排执行一个协程对象：把它包装在future中。返回一个Task对象。如果参数是Future，则直接返回。
什么!? 当我第一次读到这篇文章时，我很困惑。下面希望是对ensure_future()的更清楚的描述:
这个函数很好地说明了针对终端用户开发人员的asyncio API(高级API)和针对框架设计人员的asyncio API(低级API)之间的区别。让我们在示例 3-18中自习看看它是如何工作的。
示例 3-18. 仔细看看ensure_future()在做什么
（L3）一个简单的什么都不做的协程函数。我们只需要一些能组成协程的东西。
（L6）我们通过直接调用该函数来创建协程对象。你的代码很少会这样做，但我想在这里明确地表示，我们正在向每个create_task()和ensure_future()传递一个协程对象。
（L7）获取一个循环。
（L9）首先，我们使用loop.create_task()在循环中调度协程，并返回一个新的Task实例。
（L10）验证类型。到目前为止，没有什么有趣的。
（L12）我们展示了asyncio.ensure_future()可以被用来执行与create_task()相同的动作：我们传入了一个协程，并返回了一个Task实例(并且协程已经被安排在循环中运行)!如果传入的是协程，那么loop.create_task()和asyncio.ensure_future()之间没有区别。
（L15）如果我们给ensure_future()传递一个Task实例会发生什么呢？注意我们要传递的Task实例是已经在第4步通过loop.create_task()创建好的。
（L16）返回的Task实例与传入的Task实例完全相同:它在被传递时没有被改变。
直接传递Future实例的意义何在？为什么用同一个函数做两件不同的事情？答案是，ensure_future()的目的是让框架作者向最终用户开发者提供可以处理两种参数的API。不相信我？这是ex-BDFL自己说的：
ensure_future()的要点是，如果你有一个可能是协程或Future(后者包括一个Task，因为它是Future的子类)的东西，并且你想能够调用一个只在Future上定义的方法(可能唯一有用的例子是cancel())。当它已经是Future(或Task)时，它什么也不做；当它是协程时，它将它包装在Task中。
如果您知道您有一个协程，并且希望它被调度，那么正确的API是create_task()。唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API)，它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。
—Guido van Rossum
总而言之，asyncio.sure_future()是一个为框架设计者准备的辅助函数。这一点最容易通过与一种更常见的函数进行类比来解释，所以我们来做这个解释。如果你有几年的编程经验，你可能已经见过类似于例3-19中的istify()函数的函数。示例 3-19中listify()的函数。
示例 3-19. 一个强制输入列表的工具函数
这个函数试图将参数转换为一个列表，不管输入的是什么。api和框架中经常使用这类函数将输入强制转换为已知类型，这将简化后续代码——在本例中，您知道参数(来自listify()的输出)将始终是一个列表。
如果我将listify()函数重命名为ensure_list()，那么您应该开始看到与asyncio.ensure_future()的类似之处:它总是试图将参数强制转换为Future(或子类)类型。这是一个实用函数，它使框架开发人员(而不是像你我这样的终端用户开发人员)的工作变得更容易。
实际上，asyncio标准库模块本身使用ensure_future()正是出于这个原因。当你下次查看API时，你会发现函数参数被描述为“可等待对象”，很可能内部使用ensure_future()强制转换参数。例如，asyncio.gather()函数就像下面的代码一样:
aws参数表示“可等待对象”，包括协程、task和future。在内部，gather()使用ensure_future()进行类型强制转换：task和future保持不变，而把协程强制转为task。
这里的关键是，作为终端用户应用程序开发人员，应该永远不需要使用asyncio.ensure_future()。它更像是框架设计师的工具。如果你需要在事件循环上调度协程，只需直接使用asyncio.create_task()来完成。
在接下来的几节中，我们将回到语言级别的特性，从异步上下文管理器开始。
4.6. 定义函数
我们可以创建一个用来生成指定边界的斐波那契数列的函数:
def fib(n): # write Fibonacci series up to n
... """Print a Fibonacci series up to n."""
... a, b = 0, 1
... while a n:
... print(a, end=' ')
... a, b = b, a+b
... print()
...
# Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597
关键字 def 引入了一个函数 定义。在其后必须跟有函数名和包括形式参数的圆括号。函数体语句从下一行开始，必须是缩进的。
函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本，这个字符串是函数的文档字符串，或者称为 docstring。（更多关于 docstrings 的信息请参考 文档字符串） 有些工具通过 docstrings 自动生成在线的或可打印的文档，或者让用户通过代码交互浏览；在你的代码中包含 docstrings 是一个好的实践，让它成为习惯吧。
函数 调用 会为函数局部变量生成一个新的符号表。确切的说，所有函数中的变量赋值都是将值存储在局部符号表。变量引用首先在局部符号表中查找，然后是包含函数的局部符号表，然后是全局符号表，最后是内置名字表。因此，全局变量不能在函数中直接赋值（除非用 global 语句命名），尽管他们可以被引用。
函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表，因此，实参总是 传值调用 （这里的 值 总是一个对象 引用 ，而不是该对象的值）。[1] 一个函数被另一个函数调用时，一个新的局部符号表在调用过程中被创建。
一个函数定义会在当前符号表内引入函数名。函数名指代的值（即函数体）有一个被 Python 解释器认定为 用户自定义函数 的类型。 这个值可以赋予其他的名字（即变量名），然后它也可以被当作函数使用。这可以作为通用的重命名机制:
fib
f = fib
f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
如果你使用过其他语言，你可能会反对说：fib 不是一个函数，而是一个方法，因为它并不返回任何值。事实上，没有 return 语句的函数确实会返回一个值，虽然是一个相当令人厌烦的值（指 None ）。这个值被称为 None （这是一个内建名称）。如果 None 值是唯一被书写的值，那么在写的时候通常会被解释器忽略（即不输出任何内容）。如果你确实想看到这个值的输出内容，请使用 print() 函数:
