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

קלט ופלט


קבלת קלט והצגת פלט בדרך הנדרשת משחקת תפקיד חשוב בקידוד אינטראקטיבי. אז בואו נתמקד בקלט ובפלט של סוגי נתונים שונים.

raw_input()

זה משמש לקבלת קלט כל עוד ההגעה לסוף השורה. שימו לב שלא אמורות להיות רווחים. קבלת הקלט מסתיימת בתו שורה חדשה ואם ישנם רווחים בשורת הקלט זה יגרום לשגיאה.

לאחר קבלת הקלט אנו יכולים להמיר אותו לסוג הנתונים הנדרש בעזרת פונקציות כמו int(),float(),str()

input()

זה במיוחד משמש לקלט של מספרים שלמים. היתרון של input() על פני raw_input() יכול להיות מודגש בעזרת הדוגמה הבאה

איך לקבל שניים שניים או יותר סוגי נתונים כקלט משורה אחת שמופרדים ברווחים?

כאן נשתמש בפונקציות split() ו־map()

עיצוב הפלט

ייתכן שכבר שמתם לב שפקודת print מכניסה אוטומטית שורה חדשה. השימוש בפסיק כמו בקוד הנ"ל מדפיסה את הערכים בשורה אחת המופרדת ברווח. המודול sys מספק פונקציות שונות לעיצוב פלט אבל כאן נלמד איך להשתמש בידע בסיסי של עיצוב פלט כדי להציג בדרך הנדרשת. בואו נראה כמה דוגמאות ללמוד עיצוב פלט.

הפלט חייב להיות מספיק ברור.

Exercise

כתוב תוכנה שמבקשת מהמשתמש להזין את שמו, גילו וארצו. התוכנית צריכה לאחר מכן להדפיס הודעה הכוללת את המידע הזה במשפט. התוכנית צריכה לכלול:

  1. קבלת שם כקלט באמצעות raw_input().
  2. קבלת גיל כקלט באמצעות input(), והמרתו למספר שלם.
  3. קבלת שם המדינה כקלט באמצעות raw_input().
  4. עיצוב הפלט כדי להציג משפט הכולל את השם, הגיל והמדינה.

התכנית צריכה להדגים את ניהול הקלט ועיצוב המחרוזות בפייתון.

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