raw_input과 input은 모두 Python에 내장된 함수로, 콘솔에서 입력을 읽어 사용자와 상호작용합니다. 그러나 그 기능은 동일하지 않습니다. 다음은 사용법의 차이를 보여주는 두 가지 예입니다.
예제 1
Python 2.7.5 (default, Nov 18 2015, 16:26:36) [GCC 3.4.5 20051201 (Red Hat 3.4.5-2)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> raw_input_A = raw_input("raw_input: ") raw_input: PythonTab.com >>> print raw_input_A PythonTab.com >>> input_A = input("Input: ") Input: PythonTab.com Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<string>", line 1, in <module> NameError: name 'PythonTab' is not defined >>> >>> input_A = input("Input: ") Input: "PythonTab.com" >>> print input_A PythonTab.com >>>
예제 2
Python 2.7.5 (default, Nov 18 2015, 16:26:36) [GCC 3.4.5 20051201 (Red Hat 3.4.5-2)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> raw_input_B = raw_input("raw_input: ") raw_input: 2015 >>> type(raw_input_B) <type 'str'> >>> input_B = input("input: ") input: 2015 >>> type(input_B) <type 'int'> >>>
예제 1 보시다시피 두 함수 모두 문자열을 받을 수 있지만 raw_input()은 문자열을 직접 읽습니다. 입력 받기 콘솔에서(모든 유형의 입력을 허용할 수 있음) input()의 경우, 합법적인 파이썬 표현식을 읽을 수 있기를 바랍니다. 즉, 문자열을 입력할 때 따옴표를 사용하여 묶어야 합니다. 그렇지 않으면 SyntaxError가 발생합니다.
예 2 다음을 볼 수 있습니다. raw_input()은 모든 입력을 문자열로 처리하고 문자열 유형을 반환합니다. 그리고 input()은 순수 숫자 입력을 처리할 때 고유한 특성을 가지고 있으며, 예제 1에서 볼 수 있듯이 동시에 입력 숫자의 유형(int, float)을 반환합니다. 예: input( 1 + 3 )은 4를 int로 반환합니다.
Python 매뉴얼을 확인하고 배우세요:
input([prompt])
eval(raw_input(prompt))
input() 본질과 동일 여전히 raw_input()을 사용하여 구현되며, raw_input()을 호출한 후 eval() 함수를 호출하기만 하면 표현식을 input()의 매개변수로 사용할 수도 있으며 표현식의 값을 계산하여 반환합니다.
그러나 내장 함수에는 다음과 같은 문장이 있습니다. 사용자의 일반적인 입력에는 raw_input() 함수 사용을 고려하십시오.
input()이 특별히 필요한 경우가 아니면, 그렇지 않은 경우 일반적인 상황에서는 raw_input()을 사용하여 사용자와 상호 작용하는 것이 좋습니다.

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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