Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!

Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount

الإدخال والإخراج


يتطلب أخذ المدخلات وعرض المخرجات بالطريقة المطلوبة دورًا مهمًا في البرمجة التفاعلية. لذا دعونا نركز على كيفية أخذ المدخلات والمخرجات من أنواع البيانات المختلفة.

raw_input()

يستخدم هذا لأخذ المدخلات طالما أنه وصل إلى نهاية السطر. لاحظ أنه لا يجب أن تكون هناك أي مسافات. توقف أخذ المدخلات مع حرف السطر الجديد وإذا كانت هناك أي مسافات في السطر المدخل يؤدي ذلك إلى خطأ.

بعد أخذ المدخلات، يمكننا تحويلها إلى نوع البيانات المطلوب باستخدام دوال مثل int()، float()، str()

input()

يستخدم هذا خصيصًا لإدخال الأعداد الصحيحة. يمكن توضيح ميزة input() على raw_input() بالمثال التالي:

كيفية أخذ نوعين أو أكثر من البيانات كمدخل من سطر واحد مفصولين بمسافات؟

هنا نستخدم دالتي split() و map()

تنسيق المخرجات

قد تكون لاحظت بالفعل أن جملة print تقوم بإدراج سطر جديد تلقائيًا. استخدام الفاصلة مثلما في الكود أعلاه يطبع القيم في سطر واحد مفصولة بمسافة. يوفر الوحدة sys وظائف متنوعة لتنسيق المخرجات ولكن هنا سنتعلم كيفية استخدام المعرفة الأساسية للتنسيق لإخراج بالطريقة التي نحتاجها. دعونا نرى بعض الأمثلة لتعلم تنسيق المخرجات.

يجب أن يكون الإخراج دالًا بذاته.

تمرين

اكتب برنامجًا يطلب من المستخدم إدخال اسمه وعمره وبلده. يجب أن يقوم البرنامج بعدها بطباعة رسالة تتضمن هذه المعلومات في جملة. يجب أن يتضمن البرنامج:

  1. أخذ الاسم كمدخل باستخدام raw_input().
  2. أخذ العمر كمدخل باستخدام input()، وتحويله إلى عدد صحيح.
  3. أخذ اسم البلد كمدخل باستخدام raw_input().
  4. تنسيق المخرجات لعرض جملة تتضمن الاسم والعمر والبلد.

يجب أن يُظهر البرنامج كيفية التعامل مع المدخلات وتنسيق النصوص في بايثون.

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!

Previous Tutorial Next Tutorial Take the Test
Copyright © learnpython.org. Read our Terms of Use and Privacy Policy