输出
用print加上字符串,就可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world',用代码实现如下:
>>> print 'hello, world'
print语句也可以跟上多个字符串,用逗号“,”隔开,就可以连成一串输出:
>>> print 'The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog' The quick brown fox jumps over the lazy dog
print会依次打印每个字符串,遇到逗号“,”会输出一个空格,因此,输出的字符串是这样拼起来的:
print-howto
print也可以打印整数,或者计算结果:
>>> print 300 300 >>> print 100 + 200 300
因此,我们可以把计算100 + 200的结果打印得更漂亮一点:
>>> print '100 + 200 =', 100 + 200 100 + 200 = 300
注意,对于100 + 200,Python解释器自动计算出结果300,但是,'100 + 200 ='是字符串而非数学公式,Python把它视为字符串,请自行解释上述打印结果。
输入
现在,你已经可以用print输出你想要的结果了。但是,如果要让用户从电脑输入一些字符怎么办?Python提供了一个raw_input,可以让用户输入字符串,并存放到一个变量里。比如输入用户的名字:
>>> name = raw_input() Michael
当你输入name = raw_input()并按下回车后,Python交互式命令行就在等待你的输入了。这时,你可以输入任意字符,然后按回车后完成输入。
输入完成后,不会有任何提示,Python交互式命令行又回到>>>状态了。那我们刚才输入的内容到哪去了?答案是存放到name变量里了。可以直接输入name查看变量内容:
>>> name 'Michael'
什么是变量?请回忆初中数学所学的代数基础知识:
设正方形的边长为a,则正方形的面积为a x a。把边长a看做一个变量,我们就可以根据a的值计算正方形的面积,比如:
若a=2,则面积为a x a = 2 x 2 = 4;
若a=3.5,则面积为a x a = 3.5 x 3.5 = 12.25。
在计算机程序中,变量不仅可以为整数或浮点数,还可以是字符串,因此,name作为一个变量就是一个字符串。
要打印出name变量的内容,除了直接写name然后按回车外,还可以用print语句:
>>> print name Michael
有了输入和输出,我们就可以把上次打印'hello, world'的程序改成有点意义的程序了:
name = raw_input() print 'hello,', name
运行上面的程序,第一行代码会让用户输入任意字符作为自己的名字,然后存入name变量中;第二行代码会根据用户的名字向用户说hello,比如输入Michael:
C:\Workspace> python hello.py Michael hello, Michael
但是程序运行的时候,没有任何提示信息告诉用户:“嘿,赶紧输入你的名字”,这样显得很不友好。幸好,raw_input可以让你显示一个字符串来提示用户,于是我们把代码改成:
再次运行这个程序,你会发现,程序一运行,会首先打印出please enter your name:,这样,用户就可以根据提示,输入名字后,得到hello, xxx的输出:
C:\Workspace> python hello.py please enter your name: Michael hello, Michael
每次运行该程序,根据用户输入的不同,输出结果也会不同。
在命令行下,输入和输出就是这么简单。
小结
任何计算机程序都是为了执行一个特定的任务,有了输入,用户才能告诉计算机程序所需的信息,有了输出,程序运行后才能告诉用户任务的结果。
输入是Input,输出是Output,因此,我们把输入输出统称为Input/Output,或者简写为IO。
raw_input和print是在命令行下面最基本的输入和输出,但是,用户也可以通过其他更高级的图形界面完成输入和输出,比如,在网页上的一个文本框输入自己的名字,点击“确定”后在网页上看到输出信息。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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