Wejście i Wyjście

Branie danych wejściowych i wyświetlanie wyników w wymagany sposób odgrywa ważną rolę w interaktywnym kodowaniu. Skupmy się więc na wejściu i wyjściu dla różnych typów danych.

raw_input()

Jest używane do pobierania danych wejściowych, dopóki nie osiągnięto końca linii. Należy zauważyć, że nie powinno być żadnych spacji. Pobieranie wejścia kończy się wraz ze znakiem nowej linii i jeśli w linii wejściowej znajdują się jakiekolwiek spacje, skutkuje to błędem.

Po pobraniu danych wejściowych możemy je przekonwertować do wymaganego typu danych za pomocą funkcji takich jak int(), float(), str().

input()

Jest to szczególnie używane do wprowadzania liczb całkowitych. Zaletę input() nad raw_input() można wyjaśnić na przykładzie:

jak wprowadzić dwa lub więcej typów danych z pojedynczej linii oddzielonych spacjami?

Tutaj korzystamy z funkcji split() oraz map()

Formatowanie wyjścia

Być może zauważyłeś już, że polecenie print automatycznie wstawia nową linię. Użycie przecinka, jak w powyższym kodzie, drukuje wartości w jednej linii oddzielone spacją. Moduł sys dostarcza różnych funkcji do formatowania wyjścia, ale tutaj uczymy się, jak używać podstawowej wiedzy o formatowaniu do wyświetlania danych w wymagany sposób. Zobaczmy kilka przykładów, aby nauczyć się formatowania wyjścia.

Wyjście powinno być samowyjaśniające.

Ćwiczenie

Napisz program, który poprosi użytkownika o podanie imienia, wieku i kraju. Program powinien następnie wydrukować wiadomość, która zawiera te informacje w zdaniu. Program powinien obejmować:

1. Pobranie imienia jako danych wejściowych za pomocą raw_input().
2. Pobranie wieku jako danych wejściowych za pomocą input(), i przekonwertowanie go na liczbę całkowitą.
3. Pobranie nazwy kraju jako danych wejściowych za pomocą raw_input().
4. Formatowanie wyjścia w celu wyświetlenia zdania, które zawiera imię, wiek i kraj.

Program powinien demonstrować obsługę danych wejściowych i formatowanie łańcuchów w Pythonie.

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!