


Wie gehe ich mit Tastatureingaben in Python um, um unbestimmte Wartezeiten zu vermeiden?
Tastatureingaben in Python
Der Versuch, Tastatureingaben zu lesen, kann zu unerwartetem Verhalten führen, wie der bereitgestellte Python-Code zeigt. Es scheint unbegrenzt auf Benutzereingaben zu warten, ohne die Ausführung fortzusetzen.
Das Problem ergibt sich aus der unterschiedlichen Art und Weise, wie Python Tastatureingaben je nach verwendeter Version verarbeitet.
Python 2.X und früher
Verwenden Sie in Python 2.X und früher die Funktion raw_input(), um eine Textzeile vom Benutzer zu lesen. Um die Eingabe in einen numerischen Wert umzuwandeln, verwenden Sie int(), wie unten gezeigt:
<code class="python">nb = raw_input('Choose a number') nb = int(nb) print('Number: %s' % nb)</code>
Python 3.X
In Python 3.X verwenden Sie die Funktion input() zum Lesen von Tastatureingaben. Es gibt eine Zeichenfolge zurück, also verwenden Sie wieder int() für die numerische Konvertierung:
<code class="python">nb = input('Choose a number: ') nb = int(nb) print('Number: %s' % nb)</code>
Alternativ können Sie, wenn Sie nicht-numerische Eingaben erfassen möchten, ohne Konvertierungsfehler zu behandeln, einfach input() ohne int verwenden ():
<code class="python">nb = input('Enter any input: ') print('Input: %s' % nb)</code>
Wenn Sie diese Richtlinien befolgen, können Sie Tastatureingaben in Python erfolgreich lesen und sicherstellen, dass Ihr Code wie beabsichtigt reagiert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gehe ich mit Tastatureingaben in Python um, um unbestimmte Wartezeiten zu vermeiden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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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.

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.
