Masukan dan Keluaran

Mengambil Input dan menampilkan Output dengan cara yang diinginkan memainkan peran penting dalam pemrograman interaktif. Jadi mari kita fokus pada input dan output dari berbagai tipe data.

raw_input()

Ini digunakan untuk mengambil input selama mencapai akhir baris. Perlu diperhatikan bahwa tidak boleh ada spasi. Mengambil input berakhir dengan karakter newline dan jika ada spasi dalam baris input, hal itu akan mengakibatkan kesalahan.

Setelah mengambil input, kita bisa mengonversinya ke tipe data yang kita inginkan menggunakan fungsi seperti int(), float(), str().

input()

Ini terutama digunakan untuk memasukkan bilangan bulat. Keuntungan input() dibandingkan raw_input() dapat dijelaskan dengan contoh berikut:

bagaimana cara mengambil dua atau lebih tipe data sebagai input dari satu baris yang dipisahkan oleh spasi?

Di sini kita menggunakan fungsi split() dan map().

Pemformatan Output

Anda mungkin sudah memperhatikan bahwa pernyataan cetak otomatis menyisipkan baris baru. Penggunaan koma seperti dalam kode di atas mencetak nilai dalam satu baris yang dipisahkan oleh spasi. Modul sys menyediakan berbagai fungsi untuk pemformatan output, tetapi di sini kita belajar bagaimana menggunakan pengetahuan dasar tentang pemformatan untuk menghasilkan keluaran dengan cara yang kita inginkan. Mari kita lihat beberapa contoh untuk mempelajari pemformatan output.

Output harus mudah dipahami.

Exercise

Tulislah program yang meminta pengguna untuk memasukkan nama, usia, dan negara mereka. Program kemudian harus mencetak pesan yang menyertakan informasi ini dalam sebuah kalimat. Program ini harus mencakup:

1. Mengambil nama sebagai input menggunakan raw_input().
2. Mengambil usia sebagai input menggunakan input(), dan mengonversinya ke bilangan bulat.
3. Mengambil nama negara sebagai input menggunakan raw_input().
4. Memformat output untuk menampilkan kalimat yang menyertakan nama, usia, dan negara.

Program harus mendemonstrasikan penanganan input dan pemformatan string dalam Python.

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!