


Zahlen als Ganzzahlen eingeben
Im bereitgestellten Codeausschnitt sind x und y aufgrund der Funktion „input()“ vom Typ „String“ und nicht vom Typ „Integer“. gibt in Python standardmäßig eine Zeichenfolge zurück. Um die Benutzereingabe in eine Ganzzahl umzuwandeln, kann man sie explizit mit int(input()) umwandeln.
x = int(input("Enter a number: ")) y = int(input("Enter a number: ")) print(x + y) print(x - y) print(x * y) print(x / y) print(x % y)
Zusätzlich kann die Eingabe Zahlen in verschiedenen Basen akzeptieren, indem die Basis als zweites Argument angegeben wird.
data = int(input("Enter a number: "), 8) data = int(input("Enter a number: "), 16) data = int(input("Enter a number: "), 2)
Diese Basiskonvertierung ist nützlich, wenn es um Werte geht, die in verschiedenen numerischen Systemen dargestellt werden.
Unterschiede zwischen Python 2 und 3
Zusammenfassung:
- Die Eingabefunktion von Python 2 wertet die Benutzereingabe implizit aus und wandelt sie in eine Ganzzahl um, während die Eingabefunktion von Python 3 zurückgibt eine Zeichenfolge.
- Die raw_input-Funktion von Python 2 entspricht Python Eingabefunktion von 3.
Python 2.x:
- Eingabe wertet die Benutzereingabe aus und wandelt sie in int, float oder andere Daten um Typ abhängig von der Eingabe.
- raw_input gibt die Benutzereingabe als Zeichenfolge ohne zurück Auswertung.
Python 3.x:
- Eingabe gibt die Benutzereingabe als Zeichenfolge zurück, ähnlich wie raw_input in Python 2.x.
- raw_input ist in Python 3.x nicht verfügbar.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gehe ich mit Ganzzahleingaben in Python um: Konvertierung von Zeichenfolgen in Ganzzahlen und Basisverarbeitung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

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Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

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