PyGame не отображает поверхность. Здравствуйте, я начал изучать PyGame и столкнулся с проблемой: холст не отображается в окне. Я ещё новичок в этой теме, возможна ошибка о . Вот код:

import pygame

width = 350

height = 500

FPS = 30

pygame.init()

screen = pygame.display.set_mode((height, width))

pygame.display.set_caption('Title')

clock = pygame.time.Clock()

class Circle(pygame.sprite.Sprite):

def __init__(self):

pygame.sprite.Sprite.__init__(self)

self.image = pygame.Surface((40, 40))

self.rect = self.image.get_rect()

self.rect.x = width - 40

self.rect.y = height - 40

self.speedx = -8

def update(self):

self.rect.x += self.speedx / FPS

if self.rect.centerx == self.image.get_width() - 20:

self.speedx = 0

self.rect.x = 0

circle = Circle()

running = True

while running:

clock.tick(FPS)

# Enter

# Update

for event in pygame.event.get():

if event.type == pygame.QUIT:

running = False

circle.update()

# Painting

screen.fill((0, 0, 0))

pygame.draw.circle(circle.image, (0, 255, 0), (circle.rect.centerx, circle.rect.centery), 20)

screen.blit(circle.image, (circle.image.get_width(), circle.image.get_height()))

pygame.display.flip()

pygame.quit()

P.s. На экране справа налево должен двигаться зелёный круг, у левого края он должен останавливаться.

первый цикл for заполняет массив array, случайными числами из указанного диапазона, в цикле while происходит поиск пары чисел по условию начиная с 3го элемента. Если находят выводят, что такая пара есть, в противном случае что такой пары нет.

ЛИБО

Вводтся число n, дальше будет использоваться для поиска, дальше как и в программе а, заполняем массив случайными числами в цикле for, в repeat, мы движемся по массив, пока не встретим наше значение n, если встретили, выводим: такое число есть в массиве, в противном случае, такого числа нет.В repeat until реализован линейный алгоритм поиска.

Объяснение:

1)Big Data – это большие данные. Если говорить более профессиональным языком, то это набор специальных методов и инструментов, которые используются для хранения и обработки огромных объемов данных для решения конкретных задач

2) в логистике: планирование грузоперевозок и оптимизация маршрутов

ритейле: персональные предложения и оптимизация выкладки товаров

финансах: оценка платеже и повышение качества сервиса

3)

Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

2. Отказоустойчивость. Принцип горизонтальной масштабируемости подразумевает, что машин в кластере может быть много. Например, Hadoop-кластер Yahoo имеет более 42000 машин. Это означает, что часть этих машин будет гарантированно выходить из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких сбоев и переживать их без каких-либо значимых последствий.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

4)База данных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с электронной вычислительной машин

5)субд-(Система управления базами данных)совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

6)Реляционная база данных — база данных, основанная на реляционной модели данных

7)Объектами реляционной модели в основном являются таблицы (отношения). Целостность данных обеспечивается внешними и первичными ключами

8)Разница между иерархической моделью данных и сетевой состоит в том, что в иерархических структурах запись-потомок должна иметь в точности одного предка, а в сетевой структуре данных у потомка может иметься любое число предков.

9) пример предметной областной Школьной библиотеки. В любой библиотеке для поиска нужной литературы используются каталоги, в которых хранятся сведения обо всех имеющихся в ней книгах. Каталоги бывают алфавитные и предметные . Каталог состоит из карточек. В карточке содержатся сведения об одной книге. Карточки создаются в двух экземплярах, один из которых хранится в алфавитном каталоге, а другой — в предметном. Оба каталога содержат одни и те же карточки, но расставлены они в разном порядке.