Input og output

At tage input og vise output på den ønskede måde spiller en vigtig rolle i interaktiv kodning. Lad os derfor fokusere på input og output af forskellige datatyper.

raw_input()

Dette bruges til at tage input, så længe det når slutningen af linjen. Bemærk, at der ikke må være mellemrum. Input afsluttes med et nyt linjetegn, og hvis der er mellemrum i inputlinjen, resulterer det i en fejl.

Efter at have taget input kan vi konvertere dem til vores ønskede datatype ved hjælp af funktioner som int(), float(), str().

input()

Dette bruges især til at inputte heltal. Fordelen ved input() over raw_input() kan afklares med følgende eksempel.

hvordan tager man to eller flere datatyper som input fra en enkelt linje adskilt af mellemrum?

Her gør vi brug af split() og map() funktionerne.

Output formatering

Du har måske allerede bemærket, at print-sætningen automatisk indsætter en ny linje. Brug af komma som i ovenstående kode udskriver værdierne på en enkelt linje adskilt af et mellemrum. Sys-modulet leverer forskellige funktioner til outputformatering, men her lærer vi, hvordan man bruger basal viden om formatering til at outputte på vores ønskede måde. Lad os se et par eksempler for at lære outputformatering.

Outputtet skal være selvforklarende.

Øvelse

Skriv et program, der beder brugeren om at indtaste deres navn, alder og land. Programmet skal derefter udskrive en meddelelse, der inkluderer denne information i en sætning. Programmet skal indeholde:

1. At tage et navn som input ved hjælp af raw_input().
2. At tage en alder som input ved hjælp af input(), og konvertere det til et heltal.
3. At tage et lands navn som input ved hjælp af raw_input().
4. At formatere outputtet til at vise en sætning, der inkluderer navnet, alderen og landet.

Programmet skal demonstrere inputhåndtering og strengformatering i Python.

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!