Berechnen Sie Einsparungen mit Python!
Ich habe vor etwa anderthalb Monaten auf der Codecademy angefangen, Codieren und Programmieren zu lernen und mich für eine CS-Zertifizierung entschieden. Dies ist mein erstes Projekt überhaupt und ich habe damit tatsächlich begonnen, bevor ich den Projektauftrag für den CS-Kurs der Codecademy bekam. Ich habe es vor der Veröffentlichung ausgearbeitet, um ihm ein wenig Augenschmaus zu verleihen.
Ein bisschen Hintergrundgeschichte, bevor ich mich mit den Einzelheiten der Codebasis befasse. Ich bin ein lebenslanger Spieler. Als kleiner Junge habe ich mit dem Atari 2600 angefangen und bin bis zur Serie Ich habe es einfach vergessen, weil ich nie eine Maschine hatte, die es wert wäre, Spiele zu spielen.
Schneller Vorlauf zurück ins Jahr 2022. Ich beschloss, dass ich unbedingt ein Steam Deck wollte, und kaufte einen Laptop, um mein Steam-Konto wiederzubeleben, während ich in der Reservierungswarteschlange darauf wartete, dass ich an die Reihe kam. Nachdem ich das Deck in die Hände bekam, wurde mir klar, was für ein Monster Linux in dem Jahrzehnt geworden war, seit ich es das letzte Mal berührt hatte. Das hat mich dazu inspiriert, das zu tun, was letztendlich jeder Gamer-Nerd tut, wenn es sich um einen PC-Spieler handelt. Ich baue meinen eigenen Computer.
Ich wusste von Anfang an, dass es eine Linux-Box werden würde, ich musste sie nur erst zusammenbauen. Nachdem ich viele, viele Dollar für die Anschaffung und den Zusammenbau von Teilen ausgegeben hatte, hatte ich mein Biest und es war bereit für Linux.
Ich habe angefangen, Bash, RPi und Linux zu lernen. Dann wollte ich mehr. Ich wusste, dass Linux aus Bash, Python und C besteht. Also habe ich mich bei Codecademy angemeldet, die kostenlosen 7 Tage für die kostenpflichtigen Methoden ausprobiert und sie behalten. Das bringt uns zum heutigen Tag.
Ich begann, Python-Funktionen zu schreiben, als ich anfing, Python zu lernen, um meine mentalen Muskeln außerhalb der Kursarbeit zu trainieren. Ich arbeite bei einer Bank, und als ich mich mit Python für Fortgeschrittene und Fortgeschrittene vertraut machte, begann ich, einen Taschenrechner zusammenzustellen. Zuerst waren es nur Kredite, dann waren es Einlagenzertifikate. Dann lernte ich, wie man JSON und Lambdas verwendet, um eine Tabelle für Geldmarktdividendensätze zu erstellen.
Ich habe es geschafft, alle drei Formeln zu berechnen, bevor ich überhaupt mit dem CS Cert-Kurs angefangen habe. Als ich also zu dieser Aufgabe kam, beschloss ich, der Syntax visuelle Elemente und andere Details hinzuzufügen, um daraus ein richtiges Terminalspiel/eine richtige Terminalanwendung zu machen .
Der Code verwendet Klassen und Objekte, um den größten Teil der Arbeit zu erledigen, abgesehen von den JSON/Lambda-Spielereien. Es gibt insgesamt 5 Klassen in einer Familienstruktur mit einer Eltern-Kind-Enkel-Beziehung. Die erste Klasse ist die BankProduct-Klasse. Es verwaltet den Ablauf der restlichen App, indem es den Benutzer je nach erster Wahl entweder an die LoanProduct- oder DepositProduct-Logik weiterleitet. Wenn es sich bei dem ausgewählten Produkt um ein Sparprodukt handelt, wiederholt die DepositProduct-Klasse dieselben Methoden, die von der BankProduct-Klasse verwendet werden, um den Benutzer entweder zur Zertifikatslogik oder zur MoneyMarket-Logik weiterzuleiten, je nachdem, wie er auf die folgende Eingabeaufforderung antwortet.
Die App wurde für Personen entwickelt, die mit Finanzen arbeiten und eine schnelle Möglichkeit benötigen, diese Zahlen zu berechnen. Es wird also erwartet, dass sie zumindest den Betrag, den Zinssatz und die Laufzeit des Produkts kennen. Vor diesem Hintergrund fragen die Produkte den Benutzer nach diesen Informationen und führen dann die Berechnung durch. Die genauen erforderlichen Informationen variieren, es ist jedoch eine Eingabe erforderlich. Beispielsweise kann der Benutzer den Namen des Kreditprodukts eingeben, da die Berechnungen für alle Kreditarten gleich funktionieren.
Gleichzeitig sind die Namen für „Zertifikat“ und „Geldmarkt“ statisch und müssen daher nicht eingegeben werden. Und im Fall des Geldmarktkontos hängen die Dividenden vom Einlagensaldo ab, sodass der Benutzer in diesem Fall den Zinssatz nicht eingeben muss, da im JSON die gestaffelten Zinssätze für Geldmarktkonten gespeichert sind. Da die Zinssätze mit dem Markt schwanken, könnte ein versierter Benutzer die Dividendensätze im JSON bearbeiten, um diese Änderungen widerzuspiegeln.
Nachdem das Programm die angeforderten drei oder vier Informationen bereitgestellt hat, führt es die Berechnungen mithilfe von Skriptalgorithmen durch und verwendet dabei die vom Benutzer bereitgestellten Informationen als Variablen. Das Programm gibt alle Informationen zum Produkt (Name, Saldo, Zinssatz, Laufzeit) sowie die monatliche Zahlung, die Gesamtzinsen und den Gesamtsaldo für Kredite sowie die Gesamtdividenden und den neuen Saldo für Sparkonten zurück.
Nach der Rückgabe der angeforderten Informationen wird der Benutzer gefragt, ob er eine weitere Berechnung durchführen möchte. Wenn die Antwort „Ja“ lautet, wird die Schleife zum Anfang zurückgeführt, wenn nein, wird sie beendet.
Sie können sich das GitHub-Repo gerne hier ansehen.
Es hat viel Spaß gemacht zu schreiben und ich kann es kaum erwarten zu sehen, was mir als nächstes einfällt. Programmieren macht Spaß!
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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.

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 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.

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 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.
