python 简易计算器程序，代码就几行-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

python 简易计算器程序，代码就几行

WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB

Jun 06, 2016 am 11:26 AM

python

代码：

代码如下:

import os
while True:
dynamic = input('输入计算表达式：')
if dynamic != 'cls':
try:
result = eval(dynamic)
print('计算结果：'+str(result))
except:
print('计算表达式输入有误！')
else:
command = 'cls'
os.system(command)

声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

PythonスクリプトがUNIXで実行されない可能性がある一般的な理由は何ですか？Apr 28, 2025 am 12:18 AM

PythonスクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1）CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2）shebangラインが正しくないか欠落している場合、＃！/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3）環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4）間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5）仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6）構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイを使用することがリストを使用するよりも適切なシナリオの例を挙げてください。Apr 28, 2025 am 12:15 AM

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1）配列を保存するメモリを保存します。2）アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3）アレイフォースタイプの一貫性、4）アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

Pythonでリストと配列を使用することのパフォーマンスへの影響は何ですか？Apr 28, 2025 am 12:10 AM

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

Numpyは、大きな配列のメモリ管理をどのように処理しますか？Apr 28, 2025 am 12:07 AM

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1）rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2）copiescanbecreatedwithcopy（）methodforpreservingdata.3）Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

モジュールのインポートが必要なのはどれですか：リストまたは配列は？Apr 28, 2025 am 12:06 AM

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1）listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2）araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

どのデータ型をPythonアレイに保存できますか？Apr 27, 2025 am 12:11 AM

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient