Lass uns einen Rechner erstellen
Bevor wir tatsächlich einen Taschenrechner erstellen, schauen wir uns zunächst einige grundlegende mathematische Ausdrücke an...
1. Hinzufügen
num1 = 2 num2 = 3 print(num1+num2) 5
2. Subtrahieren
num1 = 7 num2 = 5 print(num1-num2) 2
3. Multiplizieren
num1 = 5 num2 = 5 print(num1*num2) 25
4. Teilen
num1 = 100 num2 = 5 print(num1/num2) 20
5. Modul (nichts als Rest)
quotient = 5//2 remainder = 5 % 2 print(quotient , "," ,remainder) 2 , 1
6.Potenzieren (Potenzen)
Zum Beispiel; a power b in Python geschrieben als a**b
num1 = 3 num2 = 3 print(num1**num2) 27
Eingabedatentyp und Typumwandlung
# Addition num1 = int(input("Enter Number 1 : ")) num2 = int(input("Enter Number 2 : ")) result = num1+num2 print("Result is : ", result) Enter Number 1 : 1 Enter Number 2 : 4 Result is : 5
Hier erscheint es als Schritte, aber ich kann es nicht darstellen.
Sie können es einfach tun und sehen.
# to make it possible in decimals too we use float num1 = float(input("Enter Number 1 : ")) num2 = float(input("Enter Number 2 : ")) result = num1+num2 print("Result is : ", result) Enter Number 1 : 1.5 Enter Number 2 : 2.5 Result is : 4.0
Das Gleiche gilt für andere Operationen.
Mit diesem Wissen erstellen wir nun einen einfachen Rechner, indem wir den folgenden Code verwenden:
print("Simple Calculator") print("Select Operation : ") print("1. Add") print("2. Subtract") print("3. Multiply") print("4. Divide") print("5. Modulus") print("6. Exponentiate") choice = input("Enter choice (1/2/3/4/5/6) : ") num1 = float(input("Enter first Number : ")) num2 = float(input("Enter second Number : ")) if choice == "1" : result = num1 + num2 print(result) elif choice == "2" : result = num1 - num2 print(result) elif choice == "3" : result = num1 * num2 print(result) elif choice == "4" : result = num1 / num2 print(result) elif choice == "5" : result = num1 % num2 print(result) elif choice == "6" : result = num1 ** num2 print(result) else : print("option not available")
Das habe ich also unter diesem Thema gelernt.
Sie können den gleichen Code oben verwenden und prüfen, ob er auch für Sie funktioniert.
Plattformen, die ich zum Ausprobieren dieser Codes verwende:
- W3 Schools Tryit Editor
- Google Colaboratory
- Visual Studio Code
.....
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLass uns einen Rechner erstellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
