当前位置: 首页 > news >正文

「Python教案」输入输出函数的使用

课程目标

1.知识目标

  1. 能使用input()输入函数和print()输出函数实现人机之间的交互。
  2. 能够合理的确定输入数据的数据类型,并进行数据类型转换。
  3. 能够使用格式化字符串(f-string)将数据动态输出。

2能力目标

  1. 能够使用输入输出函数实现简单的人机交互程序。
  2. 能够发现输入输出相关的代码错误,并能修改错误代码。

3思政目标

  1. 培养团队协作意识。
  2. 强调代码规范性。

学习内容

1.input()输入函数

  1. 基本语法:变量名 = input("提示信息")
  2. 从键盘上读取数据后,得到的是一个字符串,根据程序的需求进行类型转换。

2输出函数print()

  1. 简单输出:print("内容")
  2. f-string格式化输出:print(f"姓名:{name},年龄:{age}")
  3. 输出多个变量,同时还指定了多个变量之间的分隔符和结束符:print(a, b, sep="-", end="!\n")

重点分析

难点分析

教学活动设计

概念引入

场景:超市收银和小票打印

  1. 输入:顾客将商品放到收银台结算,类似于用户输入数据。
  2. 输出:结算完成后打印小票,类似程序输出结果。

思考一下,“如果收银员漏扫了商品,也就是说输入时输入的数据不正确;或者打印小票是格式混乱,也就是说输出格式不符合用户的习惯”,那会是什么情形?→指出在代码编写的时候要严谨,避免不必要的错误,“细节决定成败”。

案例解析

实现用户登录功能:使用input()函数从键盘上读取用户名和密码后,再利用print()函数给出用户登录成功的提示信息。

username = input("请输入用户名:")
password = input("请输入密码:")
print(f"欢迎,{username}!登录成功!")

运行结果

运行结果
请输入用户名:张三
请输入密码:123456
欢迎,张三!登录成功!进程已结束,退出代码为 0

BMI计算器:从键盘上读取身高和体重,求出bmi的值后将bmi的值打印输出并显示1位小数,如果bmi的值小于18.5,显示“体型:过轻”;如果bmi的值大于24,显示“体型:过重”;如果bmi的值在18.5~24之间,“体型:正常”。说明:bmi = 体重 / (身高的平方)

height = float(input("身高(米):"))  
weight = float(input("体重(千克):"))  
bmi = weight / (height ** 2)  
print(f"BMI指数:{bmi:.1f},体型:{'过轻' if bmi<18.5 else '正常' if bmi < 24 else '超重'}")

运行结果

运行结果
身高(米):1.78
体重(千克):80
BMI指数:25.2,体型:超重进程已结束,退出代码为 0

常见错误

课堂练习

练习1:编写程序,输入两个浮点数,求这两个数的和后输出。

a = float(input("输入a:"))
b = float(input("输入b:"))
print(f"{a} + {b} = {a + b}")

运行结果

输入a:18.9
输入b:45.6
18.9 + 45.6 = 64.5进程已结束,退出代码为 0

练习2:使用f-string格式化输出优化代码

name = input("姓名:")
print("你的姓名是" + name)  
____________  # 使用f-string优化

答案:print(f"你的姓名是{name}")

课后作业

作业1:制作一个温度转换器,实现将输入摄氏温度转换为华氏温度,后输出。

c = float(input("摄氏度:"))
f = c * 9 / 5 + 32
print(f"{c}℃ = {f:.1f}℉")

运行结果

摄氏度:37
37.0℃ = 98.6℉进程已结束,退出代码为 0

考核设计

1过程性考核(40%)

  1. 课堂练习的完成程度(20%)
  2. 编写代码的规范性与添加注释的规范性(10%)
  3. 参与小组讨论和解决问题的能力(10%)

2终结性考核(60%)

  1. 理论测试(20%):运算符优先级选择题、位运算应用题
  2. 综合项目(40%):编写一个简单的问答游戏,要求,包含输入输出、异常处理、用户友好提示。

相关文章:

  • 为什么在设置 model.eval() 之后,pytorch模型的性能会很差?为什么 dropout 影响性能?| 深度学习
  • 人工智能杂谈(十二)大模型与小模型的应用场景及未来发展趋势
  • Nacos适配GaussDB超详细部署流程
  • 记录一次功能优化需求下的业务处理思路整理
  • 《AVL树完全解析:平衡之道与C++实现》
  • 算法学习笔记·数学·快速幂
  • C# 高性能写入txt大量数据
  • 第一课:医学影像研究的科学思维与问题提出
  • JWT笔记
  • 《棒球百科》长寿运动排名·棒球1号位
  • 冰箱热交换的原理以及如何加氟
  • PIO 中的赋值魔术,MOV 指令
  • 楼宇自控系统助力管理者优化设备管理,有效延长建筑设备使用寿命
  • 第2周 PINN核心技术揭秘: 如何用神经网络求解偏微分方程
  • 剖析 Spring 中 @ResponseBody 原理与 Tomcat NIO 写事件(SelectionKey.OP_WRITE)的协作机制
  • [Windows] GDownload v1.0.0
  • 无损提速黑科技:YOLOv8+OREPA卷积优化方案解析(原理推导/代码实现/调参技巧三合一)
  • DAY 35 模型可视化与推理
  • 发电厂进阶,modbus TCP转ethernet ip网关如何赋能能源行业
  • 【c++】成员函数被声明为 `const` 时
  • 做外贸需要关注国外哪些网站/品牌网络推广外包
  • 自己能建设网站/上海谷歌seo推广公司
  • 网站建设课程设计论文/谷歌aso优化
  • 网站个别页面做seo/十大场景营销案例
  • 如何开始做网站/青岛关键词优化seo
  • wordpress 出名主题/广州宣布5条优化措施