이 글에서는 주로 Python에서 구현한 계산기 기능을 소개하며, Python의 4가지 산술 연산, 부정, 백분율 및 기타 관련 수학 연산 연산의 구현 기술을 소개합니다.
이 글에서는 Python에서 구현한 계산기 기능을 설명합니다. 예를 들어. 참고를 위해 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.
소스 코드:
# -*- coding:utf-8 -*- #! python2 from tkinter import * __author__ = 'tianshl' __date__ = '2017/10/16' class Application(Frame): def __init__(self): Frame.__init__(self) self.grid() self.mem = '' # 内存中的数据 self.opt = '' # 操作符 self.display = StringVar() # 显示的数据 self.display.set('0') # 初始值 self.need_cls = False # 是否需要清屏 self.create_widgets() # 清空 def clear(self): self.mem = '' self.display.set('0') # 取反 def negative(self): self.display.set(eval('-' + self.display.get())) # 四则运算 def option(self, opt): if not self.need_cls: self.calculate() self.opt = opt self.need_cls = True self.mem = self.display.get() # 计算结果 def calculate(self): if self.opt: try: self.display.set(eval(self.mem + self.opt + self.display.get())) except Exception: self.display.set('错误') self.need_cls = True self.opt = '' self.mem = '' # 百分比 def percent(self): base = float(self.mem or 1) / 100 display = eval('{}*{}'.format(self.display.get(), base)) int_display = int(display) display = int_display if display == int_display else display self.display.set(display) self.need_cls = True # 输入 def input(self, key): if self.need_cls: self.display.set('0') self.need_cls = False display = self.display.get() if display == '0' and key != '.': self.display.set(key) else: if '.' in display and key == '.': return self.display.set(display + key) # 创建组件 def create_widgets(self): # 显示框 Entry(self, textvariable=self.display, state="readonly", width=35).grid( row=0, column=0, columnspan=4) # 键盘 keyboards = [ ['C', '+/-', '%', '/'], ['7', '8', '9', '*'], ['4', '5', '6', '-'], ['1', '2', '3', '+'], ['0', '.', '='] ] for row, keys in enumerate(keyboards): row_num = 3 + row for col, key in enumerate(keys): if key == 'C': command = self.clear elif key == '+/-': command = self.negative elif key == '%': command = self.percent elif key in ['+', '-', '*', '/']: command = lambda s=key: self.option(s) elif key == '=': command = self.calculate else: command = lambda s=key: self.input(s) bt = Button(self, text=key, command=command, width=6) bt.grid(row=row_num, column=col) app = Application() # 设置窗口标题: app.master.title('www.jb51.net - 计算器') # 设置窗口尺寸/位置 app.master.geometry("326x170+200+200") # 设置窗口不可变 app.master.resizable(width=False, height=False) # 主消息循环: app.mainloop()
작동 효과:
관련 권장 사항:
괄호 일치 문제를 해결하기 위한 Python 구현 방법
위 내용은 Python으로 구현된 계산기 기능의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기
