Python: Grundlegende Konzepte in Arithmetik, Datentypen und bedingter Logik

Wenn Sie neu bei Python sind, ist das Verständnis grundlegender Operationen, Datentypen und bedingter Logik unerlässlich. Lassen Sie uns einige grundlegende Themen noch einmal zusammenfassen. Wir werden jedes Thema anhand von Beispielen untersuchen.

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Kapitel 1: Arithmetische Operatoren

Python bietet eine Vielzahl von Operatoren, die die Durchführung mathematischer Operationen vereinfachen. Hier ist ein kurzer Überblick über die gängigsten Operatoren:

Syntax	Action	Example	Output
*	Multiply	4 * 10	40
	Addition	7 9	16
-	Subtract	23 - 4	19
/	Division	27 / 3	9
**	Power	3 ** 2	9
%	Modulo	7 % 4	3

Diese Operatoren helfen Ihnen bei der Arbeit mit Zahlen in Ihrem Code. Hier einige Beispiele:

# Multiplication
result = 4 * 10
print(result)  # Output: 40

# Addition
total = 7 + 9
print(total)  # Output: 16

# Power
squared = 3 ** 2
print(squared)  # Output: 9

Mit diesen Operatoren können Sie Variablen auch Werte zuweisen:

# Define total spend amount
total_spend = 3150.96
print(total_spend)  # Output: 3150.96

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Kapitel 2: Datentypen und Sammlungen

In Python gibt es verschiedene Möglichkeiten, Daten zu speichern, die jeweils für unterschiedliche Arten von Aufgaben geeignet sind.

1. Strings: Wird für Text verwendet. Sie können eine Zeichenfolge entweder mit einfachen oder doppelten Anführungszeichen definieren.
   

   # Defining a string
   customer_name = 'George Boorman'
   print(customer_name)
   
   # Double quotes also work
   customer_name = "George Boorman"
   

2. Listen: Eine Liste ist eine geordnete Sammlung, die mehrere Werte enthalten kann.
   

   # Creating a list
   prices = [10, 20, 30, 15, 25, 35]
   
   # Accessing the first item
   print(prices[0])  # Output: 10
   

3. Wörterbücher: Ein Wörterbuch speichert Schlüssel-Wert-Paare, sodass Sie einen Wert basierend auf einem Schlüssel nachschlagen können.
   

   # Creating a dictionary
   products_dict = {
       "AG32": 10,
       "HT91": 20,
       "PL65": 30,
       "OS31": 15,
       "KB07": 25,
       "TR48": 35
   }
   
   # Accessing a value by key
   print(products_dict["AG32"])  # Output: 10
   

4. Mengen und Tupel:

   • Set: Eine Sammlung einzigartiger Elemente.
   • Tupel: Eine unveränderliche Liste, d. h. sie kann nach der Erstellung nicht geändert werden.

   # Creating a set
   prices_set = {10, 20, 30, 15, 25, 35}
   
   # Creating a tuple
   prices_tuple = (10, 20, 30, 15, 25, 35)
   

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Kapitel 3: Bedingte Schlüsselwörter

Python enthält mehrere Schlüsselwörter zur Bewertung von Bedingungen, die für die Entscheidungsfindung in Ihrem Code unerlässlich sind.

Keyword	Function
and	Evaluate if multiple conditions are true
or	Evaluate if one or more conditions are true
in	Check if a value exists in a data structure
not	Evaluate if a value is not in a data structure

Lassen Sie uns einige Beispiele durchgehen, um diese Schlüsselwörter in Aktion zu verstehen:

1. Verwendung und:

# Multiplication
result = 4 * 10
print(result)  # Output: 40

# Addition
total = 7 + 9
print(total)  # Output: 16

# Power
squared = 3 ** 2
print(squared)  # Output: 9

1. Mit oder:

# Define total spend amount
total_spend = 3150.96
print(total_spend)  # Output: 3150.96

1. Verwendung in:

# Defining a string
customer_name = 'George Boorman'
print(customer_name)

# Double quotes also work
customer_name = "George Boorman"

1. Nicht verwenden:

# Creating a list
prices = [10, 20, 30, 15, 25, 35]

# Accessing the first item
print(prices[0])  # Output: 10

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ZUSAMMENFASSUNG

Diese Übersicht behandelte die Grundlagen arithmetischer Operationen, verschiedener Datentypen und bedingter Schlüsselwörter in Python. Dies sind grundlegende Konzepte, die Ihnen beim Erstellen komplexerer Programme helfen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython: Grundlegende Konzepte in Arithmetik, Datentypen und bedingter Logik. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!