1-简单的Python程序-模拟抛硬币

我们这次的任务是利用Python来模拟抛硬币的情况，并且记录正面朝上占所有试验中的比率，大家是不是想起了课堂中提到过的蒲丰，皮尔逊等人做的试验？当然，我们现在已经不再需要再去扔几千次，几万次硬币了；Python为我们提供了一个相当便捷的解决方案。Python 的randint（0,1）函数可以等概率，随机地返回0与1两个数，我们可以将返回的数值0记为硬币的反面，1记为硬币的正面，所以问题就转换成了：统计大量重复试验中，结果为1占总试验次数的比例。

简单地画一个流程图，希望有助于大家理解。

*流程图是网上使用ProcessOn画的，一个免费的在线流程图绘制平台，简单容易上手，强烈安利给大家~

废话不多说，上图：

可以看见，随着硬币投掷次数的增加，正面朝上的几率逐渐稳定在0.5，这就是我们在课堂上讲过的内容：在重复试验中，我们可以使用频率的稳定值作为事件发生的概率。

怎么样，是不是学到了一招？

在这个程序的基础上，我相信大家有能力进行进一步地延伸与发散。

大家可以尝试着去完成这样三个问题：

1，比较一下当投掷次数为100次，1000次与10000次的图像差别（提示：为了使区别更加显著，大家可以尝试将X轴使用对数坐标表示）

好的，就先写到这里，感觉有意思的话点个赞再走呗~

Initiator Chain是一种基于事件的编程模式，通常用于GUI编程和Web开发。在Python中，可以使用事件循环库asyncio来模拟Initiator Chain的连续访问。

下面是一个示例代码，其中定义了两个事件处理器（event handler）：handler1和handler2。handler1接收到事件后，通过asyncio.sleep()模拟了一个异步 *** 作，并将控制权传递给handler2。handler2在收到事件后，打印出一条消息。

import asyncio

async def handler1():

print("handler1 started")

await asyncio.sleep(1)

print("handler1 finished")

return "result from handler1"

async def handler2(result_from_handler1):

print("handler2 started")

print("result from handler1:", result_from_handler1)

print("handler2 finished")

async def main():

result_from_handler1 = await handler1()

await handler2(result_from_handler1)

if __name__ == "__main__":

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(main())

在这个示例代码中，main()函数定义了一个Initiator Chain，首先调用handler1，然后将handler1的返回值作为参数传递给handler2。handler1和handler2通过asyncio库中的协程（coroutine）定义，因此可以使用await关键字来等待异步 *** 作完成。

运行这个程序，可以看到如下输出

handler1 started

handler1 finished

handler2 started

result from handler1: result from handler1

handler2 finished

在这个输出中，可以看到handler1和handler2的执行顺序，以及handler1的返回值如何传递给handler2。这个示例代码可以作为使用asyncio库模拟Initiator Chain的起点，可以根据需要修改handler1和handler2的实现，来实现不同的业务逻辑。

有帮到你的话望采纳 谢谢~

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