Работа с числами в python

Операторы Python

Оператор – это символ или функция, которая выполняет то или иное действие над данными. К примеру, символ + — это оператор сложения.

В Python присутствуют как общие, так и специальные математические операторы.

Ниже приведена таблица наиболее распространённых математических операторов Python.

Операция	Результат
x + y	Сложение (сумма x и y)
x — y	Вычитание (разница между x и y)
-x	Смена знака x
+x	Тождественность x
x * y	Умножение x на y
x / y	Деление x на y
x // y	Получение целой части от деления x на y
x % y	Остаток от деления x / y
x ** y	Возведение в степень

Также руководство охватывает использование операторов присваивания.

Когда использовать Decimal и Fraction?

Потребность в максимальной точности расчетов на практике чаще всего возникает в отраслях и ситуациях, где некорректно выбранная точность расчетов может обернуться серьезными финансовыми потерями:

• Обмен валют. Особенно если этот процесс подразумевает не просто конвертацию евро в рубли, тенге или иную валюту, а выполнение более сложных операций.
• Масштабируемые расчеты. К примеру, на фабрике начинают готовить печенье по бабушкиному рецепту, в котором упоминается «1/3 столовой ложки» определенного ингредиента. Сколько именно литров или миллилитров составит эта треть, если применять ее не к одной порции печенья, а к промышленным масштабам? А сколько это составит в пересчете на «неродную» систему мер, то есть фунтов или унций?
• Работа с иррациональными числами. Если вы планируете запускать спутник или возводить энергетическую станцию, точность расчетов необходимо задать еще до того, как вы приступите к самым первым вычислениям. И оповестить об этом всех, кто имеет хоть какое-то отношение к проекту.

Таким образом, этих двух модулей должно быть достаточно, чтобы помочь вам выполнять общие операции как с десятичными, так и с дробными числами. Как мы уже говорили, вы можете использовать эти модули вместе с математическим модулем для вычисления значения всех видов математических функций в желаемом формате.

Модуль Decimal незаменим, если нужно считать деньги: с его помощью вы сможете подсчитать точную сумму, вплоть до копеек.

Fraction считает просто и честно: любители онлайн-игр приспособили его для подсчетов в игровой математике.

Встроенные функции

Для операции округления в Python есть встроенные функции – и

round

– округляет число (number) до ndigits знаков после запятой. Это стандартная функция, которая для выполнения не требует подключения модуля math.

По умолчанию операция проводится до нуля знаков – до ближайшего целого числа. Например:

Чтобы получить целый показатель, результат преобразовывают в .

Синтаксически функция вызывается двумя способами.

1. – это округление числа до целого, которое расположено ближе всего. Если дробная часть равна 0,5, то округляют до ближайшего четного значения.
2. – данные округляют до знаков после точки. Если округление проходит до сотых, то равен «2», если до тысячных – «3» и т.д.

int

– встроенная функция, не требующая подключения дополнительных модулей. Её функция – преобразование действительных значений к целому путем округления в сторону нуля. Например

Для положительных чисел функция аналогична функции , а для отрицательных – аналогично . Например:

Чтобы число по int преобразовать по математическим правилам, нужно выполнить следующие действия.

1. Если число положительное, добавить к нему 0,5.
2. Если число отрицательное, добавить -0,5.

Синтаксически преобразование оформляется так:

Транспонирование матрицы

Транспонирование матрицы в основном включает в себя переворачивание матрицы по соответствующим диагоналям, т. е. Меняет местами строки и столбцы входной матрицы. Строки становятся столбцами и наоборот.

Например: давайте рассмотрим матрицу A с размерами 3 × 2, т.е. 3 строки и 2 столбца. После выполнения операции транспонирования размеры матрицы A будут 2 × 3, т.е. 2 строки и 3 столбца.

основном выполняет транспонирование входной матрицы и создает новую в результате операции транспонирования.

Пример:

import numpy
 
matA = numpy.array()
print("Original Matrix A:\n")
print(matA)
print('\nDimensions of the original MatrixA: ',matA.shape)
print("\nTranspose of Matrix A:\n ")
res = matA.T
print(res)
print('\nDimensions of the Matrix A after performing the Transpose Operation:  ',res.shape)

Выход:

Original Matrix A:


 ]

Dimensions of the original MatrixA: (2, 5)

Transpose of Matrix A:
 

 
 
 
 ]

Dimensions of the Matrix A after performing the Transpose Operation: (5, 2)

В приведенном выше фрагменте кода я создал матрицу размером 2 × 5, т.е. 2 строки и 5 столбцов.

После выполнения операции транспонирования размеры результирующей матрицы составляют 5 × 2, то есть 5 строк и 2 столбца.

Дополнительные примеры, упрощающие жизнь Data Scientist’а

Рассмотрим еще три примера, которые пригодятся каждому разработчику, а не только математикам.

1-й пример. Согласно тригонометрии cos(pi/4) должен равняться sin(pi/4). Так ли это в Python?

>>> pi= math.pi
>>> math.sin(pi/4) == math.cos(pi/4)
False

Как видим, что нет. В вычислениях с плавающей точкой такое происходит часто. Но нам не всегда важна точность до 120-го знака после запятой. Поэтому можно воспользоваться функцией , возвращающее True в случае если два числа близки друг к другу. По умолчанию рассматриваются только 9 знаков после запятой, но это значение всегда можно изменить по желанию.

>>> sin = math.sin(pi/4)
>>> cos = math.cos(pi/4)
>>> math.isclose(sin, cos)
True

2-й пример. Иногда нас не интересует отрицательные числа. Тогда можно воспользоваться встроенной в Python функцией abs, которое возвращает значение по модулю:

>>> abs(-5)
5 >>>
abs(8 - 16)
8

3-й пример. В некоторых случаях необходимо получить повторяющиеся значения в списке. Можно, конечно, использовать циклы, а можно написать следующее:

>>>  * 5

В данном случае оператор “*” служит не умножением, а повторением элементов в списке.

В следующей статье мы поговорим об использовании Python для статистиков. А практические нюансы по математическим вычислениям в Data Science и не только вы узнаете на наших практических курсах по Python в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

Значения -inf, inf и nan

Тем не менее вместо ошибок OverflowError, когда число выходит за указанные пределы, иногда появляются значения и :

Возможно, к появляению ошибки OverflowError приводит только операция возведения в степень (скорее всего, хотя может я и не прав, точные причины возникновения данной ошибки кроются где-то в недрах языка C, на котором реализован интерпретатор CPython). Все что нужно знать о значениях и это то что это числа обозначающие плюс минус бесконечность. Да, это на самом деле числа числа с плавающей запятой, которые могут учавствовать в выражениях:

Однако, что бы вы не делали с бесконечностью, она так и останется бесконечностью. Единственное что можно попробовать, так это вычесть из одной бесконечности другую бесконечность:

И мы получили — значение, которое означает неопределяемое число (или «не число»). Но оно ведет себя как число, и в каком бы выражении оно не появилось, результат всегда будет (кроме т.к. деление на \(0\) всегда приводит к появлению ошибки):

В реальной жизни, вы скорее всего никогда не встретитесь с значениями , и , если только не собираетесь заниматься какими-нибудь весьма специфичными вычислениями. Но, как правило, тех, кто встречается с этими значениями впервые, почему-то смущает, то что они не понимают откуда берутся и как действуют эти значения.

Методы вещественных чисел

Вещественные числа – это объекты, которые обладают следующими методами:

float.as_integer_ratio()

возвращает пару целых чисел (кортеж), первое из которых равно числителю а второе всегда положительному знаменателю обыкновенной дроби, значение которой точно совпадает с указанным исходным числом типа float:

Появление таких больших чисел связано с тем, что числа типа float на самом деле не являются десятичными дробями, и хранятся в памяти с небольшой погрешностью:

float.is_integer()

возвращает True если дробная часть числа равна \(0\) и False если нет:

Python позволяет преобразовывать вещественные числа из десятичной системы счисления в шестнадцатеричную и обратно. Создание вещественных чисел из их шестнадцатеричного представления, позволяет избежать погрешности которая неминуемо возникает при переводе десятичных чисел в двоичное представление. Шестнадцатеричные вещественные числа в Python задаются строкой вида:

где – это необязательный знак, который может быть как или ; – и – целая и дробная части которые должны обязательно содержать хотя бы по одной цифре, – уже знакомый нам префикс, обозначающий шестнадцатеричные числа и – экспонента в виде десятичного целого числа со знаком или без.

Показатель степени является степенью двойки, например, перевод числа из шестнадцатеричной системы счисления в десятичную будет выглядеть следующим образом:

Применение обратного преобразования дает другую шестнадцатеричную строку, которая, однако, представляет тоже самое число:

float.hex()

возвращает представление числа в шестнадцатеричной системе счисления:

classmethod float.fromhex(s)

метод класса для преобразования шестнадцатеричной строки s в число типа float:

Для повторения значения

Предположим, вы хотите повторить определенное значение, вы можете создать итератор для повторяющегося значения, используя .

Например, если вы хотите построить последовательность вида , где i находится в диапазоне от 0 до 10, вы можете использовать эту функцию.

import itertools

data = list(zip(range(10), itertools.repeat(5)))
print(data)

Выход

Действительно, нам удалось легко сделать эту последовательность.

Другой пример, в котором эта функция полезна, — если вы пытаетесь построить квадраты с помощью map() в Python.

squares = list(map(pow, range(10), itertools.repeat(2)))
print(squares)

Выход

Видите, как легко мы смогли построить его с помощью .

Квадратный корень

Положительное число

Именно на работу с неотрицательными числами «заточена» функция

Если число больше или равно нулю, то неважно, какой у него тип. Вы можете извлекать корень из целых чисел:

А можете – из вещественных:

Легко проверить корректность полученных результатов с помощью обратной операции возведения в степень:

Отрицательное число

Функция не принимает отрицательных аргументов. Только положительные целые числа, вещественные числа и ноль.

Такая работа функции идёт вразрез с математическим определением. В математике корень спокойно извлекается из чисел меньше 0. Вот только результат получается комплексным, а таким он нужен для относительно узкого круга реальных задач, вроде расчетов в сфере электроэнергетики или физики волновых явлений.

Поэтому, если передадите отрицательное число в , то получите ошибку:

Интеграция аккаунта вк и инстаграмма

Для того, чтобы добавить ссылку с Инстаграм-аккаунта на свою страницу в Вконтакте, вам необходимо выполнить пару лёгких действий, которые не отнимут у вас много времени. Ниже мы предоставим вам полную подробную инструкцию по слиянию этих соц сетей:

• Для начала вам необходимо зайти на свою страницу в Вконтакте;
• в верхней правой части экрана вам необходимо нажать на вашу аватарку;
• нажав на неё перед вами появится список разделов, вам же нужен пункт под названием «Редактировать страницу»;
• появится вкладка «Основные» вам необходимо справа найти список всех возможных полей для редактирования и найти вкладку Контакты она вторая после основных;
• сразу же перед вами появится список социальных сетей, среди которых: Instagram и Twitter. Чтобы интеграция произошла нажмите на «Настроить импорт» напротив вкладки инстраграма;
• вслед за этим появится окно, где вы должны будете авторизироваться в Инстаграм, заполнив поля с логином и паролем. Когда вы всё запишите, нажмите на «Войти»;
• Дальше вам необходимо подтвердить намеренность связи 2х социальных сетей
• Далее вам необходимо вернуть в редактирование страницы вконтакте
• Снова перейти в раздел вконтакте и вы увидите что напротив значка инстаграмма будет стоять статус «Настроить импорт»
• Вам необходимо нажать на него
• Перед вами всплывет окошечко настроек импорта вы можете задать необходимые для себя параметры интеграции
• На этом все аккаунты связаны, вы в любой момент можете нажать на шестеренку и настроить интеграцию по своему усмотрению.

После того как все ваши действия будут сохранены, на вашей странице появится ссылка на ваш Инстаграм-аккаунт. А все фотографии будут траслироваться из инстаграма на стену в вк или сохранятся в альбом который вы укажете в настройках при интеграции.

Операторы присваивания

Наиболее распространённым оператором присваивания является знак равенства (=). Он присваивает переменной слева значение справа. К примеру, в выражении v = 23 переменной v было присвоено значение 23.

В программировании часто используются составные операторы присваивания, которые выполняют операцию со значением переменной, а затем присваивают этой переменной полученное новое значение. Составные операторы объединяют арифметический оператор с оператором =. Например:

Составной оператор += выполнил сложение, а затем присвоил переменной w, значение, полученное в результате сложения.

Составные операторы часто используются в циклах.

Это позволяет автоматизировать процесс умножения чисел в заданном диапазоне.

В Python есть составные операторы присваивания для каждой математической операции:

Операторы присваивания позволяют постепенно увеличить или уменьшить значение, а также автоматизировать некоторые вычисления.

Целые числа (int)

Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций:

x + y	Сложение
x — y	Вычитание
x * y	Умножение
x / y	Деление
x // y	Получение целой части от деления
x % y	Остаток от деления
-x	Смена знака числа
abs(x)	Модуль числа
divmod(x, y)	Пара (x // y, x % y)
x ** y	Возведение в степень
pow(x, y)	xy по модулю (если модуль задан)

Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти).

>>> 255 + 34
289
>>> 5 * 2
10
>>> 20  3
6.666666666666667
>>> 20 // 3
6
>>> 20 % 3
2
>>> 3 ** 4
81
>>> pow(3, 4)
81
>>> pow(3, 4, 27)
>>> 3 ** 150
369988485035126972924700782451696644186473100389722973815184405301748249

Битовые операции

Над целыми числами также можно производить битовые операции

x | y	Побитовое или
x ^ y	Побитовое исключающее или
x & y	Побитовое и
x << n	Битовый сдвиг влево
x >> y	Битовый сдвиг вправо
~x	Инверсия битов

Дополнительные методы

int.bit_length() — количество бит, необходимых для представления числа в двоичном виде, без учёта знака и лидирующих нулей.

>>> n = -37
>>> bin(n)
'-0b100101'
>>> n.bit_length()
6

int.to_bytes(length, byteorder, *, signed=False) — возвращает строку байтов, представляющих это число.

>>> (1024).to_bytes(2, byteorder='big')
b'\x04\x00'
>>> (1024).to_bytes(10, byteorder='big')
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
>>> (-1024).to_bytes(10, byteorder='big', signed=True)
b'\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xfc\x00'
>>> x = 1000
>>> x.to_bytes((x.bit_length() // 8) + 1, byteorder='little')
b'\xe8\x03'

classmethod int.from_bytes(bytes, byteorder, *, signed=False) — возвращает число из данной строки байтов.

>>> int.from_bytes(b'\x00\x10', byteorder='big')
16
>>> int.from_bytes(b'\x00\x10', byteorder='little')
4096
>>> int.from_bytes(b'\xfc\x00', byteorder='big', signed=True)
-1024
>>> int.from_bytes(b'\xfc\x00', byteorder='big', signed=False)
64512
>>> int.from_bytes(, byteorder='big')
16711680

Использование Python itertools.chain() для объединения итераций

Метод Python генерирует итератор из нескольких итераций.

Это просто связывает все итераторы вместе в одну последовательность и возвращает единственный итератор для этой объединенной последовательности.

Синтаксис этого метода следующий

iterator = itertools.chain(*sequence)

Давайте посмотрим на простой пример.

import itertools

list1 = 
list2 = 
dict1 = {'site': 'AskPython', 'url': 'https://askpython.com'}

# We can combine lists and dicts (iterables) into a single chain
for item in itertools.chain(list1, list2, dict1):
    print(item)

Здесь мы используем итератор напрямую, перебирая его, используя

Выход

hello
from
AskPython
10
20
30
40
50
site
url

Хотя мы получаем содержимое наших списков правильно, значения словаря не отображаются.

Чтобы исправить это, мы могли бы использовать для получения кортежа пар .

import itertools

list1 = 
list2 = 
dict1 = {'site': 'AskPython', 'url': 'https://askpython.com'}

# We can combine lists and dicts (iterables) into a single chain
for item in itertools.chain(list1, list2, dict1.items()):
    print(item)

Выход

hello
from
AskPython
10
20
30
40
50
('site', 'AskPython')
('url', 'https://askpython.com')

Теперь у нас также есть напечатанные значения.

Контроль доступа к атрибутам

Вы можете определить поведение для случая, когда пользователь пытается обратиться к атрибуту, который не существует (совсем или пока ещё). Это может быть полезным для перехвата и перенаправления частых опечаток, предупреждения об использовании устаревших атрибутов (вы можете всё-равно вычислить и вернуть этот атрибут, если хотите), или хитро возвращать , когда это вам нужно. Правда, этот метод вызывается только когда пытаются получить доступ к несуществующему атрибуту, поэтому это не очень хорошее решение для инкапсуляции.

В отличии от , решение для инкапсуляции. Этот метод позволяет вам определить поведение для присвоения значения атрибуту, независимо от того существует атрибут или нет. То есть, вы можете определить любые правила для любых изменений значения атрибутов. Впрочем, вы должны быть осторожны с тем, как использовать , смотрите пример нехорошего случая в конце этого списка.

Это то же, что и , но для удаления атрибутов, вместо установки значений

Здесь требуются те же меры предосторожности, что и в чтобы избежать бесконечной рекурсии (вызов в определении вызовет бесконечную рекурсию).

выглядит к месту среди своих коллег и , но я бы не рекомендовал вам его использовать. может использоваться только с классами нового типа (в новых версиях Питона все классы нового типа, а в старых версиях вы можете получить такой класс унаследовавшись от )

Этот метод позволяет вам определить поведение для каждого случая доступа к атрибутам (а не только к несуществующим, как ). Он страдает от таких же проблем с бесконечной рекурсией, как и его коллеги (на этот раз вы можете вызывать у базового класса, чтобы их предотвратить). Он, так же, главным образом устраняет необходимость в , который в случае реализации может быть вызван только явным образом или в случае генерации исключения . Вы конечно можете использовать этот метод (в конце концов, это ваш выбор), но я бы не рекомендовал, потому что случаев, когда он действительно полезен очень мало (намного реже нужно переопределять поведение при получении, а не при установке значения) и реализовать его без возможных ошибок очень сложно.

Использование модуля pickle на своих объектах

протокол

Сериализация собственных объектов.

• Если вы хотите, чтобы после десериализации вашего класса был вызыван , вы можете определить , который должен вернуть кортеж аргументов, который будет отправлен в . Заметьте, что этот метод работает только с классами старого стиля.

• Для классов нового стиля вы можете определить, какие параметры будут переданы в во время десериализации. Этот метод так же должен вернуть кортеж аргументов, которые будут отправлены в .

• Вместо стандартного атрибута , где хранятся атрибуты класса, вы можете вернуть произвольные данные для сериализации. Эти данные будут переданы в во время десериализации.

• Если во время десериализации определён , то данные объекта будут переданы сюда, вместо того чтобы просто записать всё в . Это парный метод для : когда оба определены, вы можете представлять состояние вашего объекта так, как вы только захотите.

• Если вы определили свой тип (с помощью Python’s C API), вы должны сообщить Питону как его сериализовать, если вы хотите, чтобы он его сериализовал. вызывается когда сериализуется объект, в котором этот метод был определён. Он должен вернуть или строку, содержащую имя глобальной переменной, содержимое которой сериализуется как обычно, или кортеж. Кортеж может содержать от 2 до 5 элементов: вызываемый объект, который будет вызван, чтобы создать десериализованный объект, кортеж аргументов для этого вызываемого объекта, данные, которые будут переданы в (опционально), итератор списка элементов для сериализации (опционально) и итератор словаря элементов для сериализации (опционально).

• Иногда полезно знать версию протокола, реализуя . И этого можно добиться, реализовав вместо него . Если реализован, то предпочтение при вызове отдаётся ему (вы всё-равно должны реализовать для обратной совместимости).

Округление

Иногда не хочется смотреть на все цифры после запятой или не нужна высокая точность. Для конвертации чисел с плавающей точкой в целочисленные используются следующие функции из math:

• , которая отрезает все цифры после запятой;
• для округления в меньшую сторону;
• для округления в большую сторону.

>>> number = 5.348762
>>> math.trunc(number)
5
>>> math.floor(number)
5
>>> math.ceil(number)
6

Для округления до k-го знака после запятой используется встроенная в Python функция round, принимающее в качестве аргументов само число и количество знаков k:

>>> number = 5.348762
>>> round(number, 1)
5.3
>>> round(number, 2)
5.35
>>> round(number, 3)
5.349
>>> round(5.55, 1)
5.5
>>> round(5.5, 0)
6.0
>>> round(2.5, 0)
2.0

Обратите внимание, что число 2.5 округлилось до 2.0, а 5.5 до 6.0. Python округляет до ближайшего четного числа

Арифметические операторы

Арифметические операторы обычно работают с числами. Есть операторы для сложения, вычитания, умножения, деления, модуля и экспоненциальных операций. Некоторые из этих операторов работают и со строками. Все арифметические операторы — специальные символы.

• +: оператор сложения;
• -: оператор вычитания;
• *: оператор умножения;
• /: оператор деления;
• **: экспоненциальный оператор;
• //: оператор деления этажей.

Давайте посмотрим на пример арифметических операторов в Python.

x = 15
y = 7

sum = x + y
print("addition =", sum)

subtraction = x - y
print("subtraction =", subtraction)

multiplication = x * y
print("multiplication =", multiplication)

division = x / y
print("division =", division)

modulus = x % y
print("modulus =", modulus)

exponent = x ** 2
print("exponent =", exponent)

floor_division = x // y
print("division =", floor_division)  # 2

Вывод:

Python поддерживает операторы сложения и умножения для строк.

print("addition of strings =", ("Python" + " " + "Operators"))
print("multiplication of strings =", ("Python" * 2))

Вывод:

addition of strings = Python Operators
multiplication of strings = PythonPython

Операции над числами

Манипуляции над числовыми значениями в языке программирования Python выполняются благодаря множеству различных операций, символьные обозначения которых, как правило, совпадают с аналогами из традиционной математики. Таким образом, можно прибавлять, отнимать, умножать, делить, находить остаток от деления и возводить в степень числовые значения любых разновидностей. Ознакомиться с основными типами операций, которые выполняются над цифровыми значениями, можно из следующей небольшой таблицы:

Операция	Назначение
a + b	Сложение a и b
a – b	Разница между a и b
a * b	Умножение a на b
a / b	Деление a на b
a % b	Остаток от деления a на b
a // b	Целая часть от деления a и b
a ** b	Возведение a в степень b

Помимо вышеперечисленных арифметических действий, над числами можно осуществлять битовые операции, которые задействуют их двоичное представление. Перечень подобных операций представлен в следующей таблице, где можно найти назначение каждой из них:

Операция	Назначение
a & b	Побитовое И для a и b
a | b	Побитовое ИЛИ для a и b
a ^ b	Исключающее ИЛИ для a и b
~a	Инверсия битов для a
a << b	Побитовый сдвиг влево для a на b
a >> b	Побитовый сдвиг вправо для a на b

Также для более эффективной обработки числовых данных в Python были добавлены особые методы, позволяющие всего за одно действие осуществлять множество сложных операций. К наиболее популярным из них относятся методы, предназначенные для быстрого нахождения квадратного корня, модуля, а также округления числа. Чтобы воспользоваться некоторыми арифметическими функциями, необходимо подключить стандартную библиотеку math при помощи вызова . Список популярных методов представлен в данной таблице:

Метод	Назначение
sqrt(a)	Квадратный корень из a
log(a)	Натуральный логарифм из a
fabs(a)	Возвращает модуль a
round(a)	Округляет a до ближайшего целого
round(a, b)	Округляет a до b знаков после точки
floor(a)	Округляет a до меньшего целого значения
ceil(a)	Округляет a до большего целого значения
isfinite(a)	Проверяет, является ли a числом
modf(a)	Возвращает целую и дробную части a
sin(a)	Синус угла a, указанного в радианах
cos(a)	Косинус угла a, указанного в радианах
tan(a)	Тангенс угла a, указанного в радианах

Функция fabs модуля math вначале пытается привести аргумент к вещественному типу (float), и только потом вычисляет модуль. Для вычисления модуля числа так же есть стандартная функция abs.

Ввод числа с клавиатуры

Для того чтобы получить числовые данные от пользователя используется стандартный метод input. Его вызов позволяет получать ввод информации с клавиатуры, который выполняется во время запуска программы на компьютере. В качестве аргумента для этого метода можно использовать строку, предлагающую пользователю ввести числовые сведения. Ниже показан пример того, как ввести в Pyhon с клавиатуры число. Переменная n получает значение и отображается на экране с помощью print:

n = input("Press n: ")
print("n = " + str(n))

Press n: 10
n = 10

Максимальное значение

Получить максимальное значение целочисленной переменной, которое поддерживается в текущей версии языка Python можно с помощью переменной sys.maxsize. Как правило, на разных компьютерах это число совпадать не будет из-за разной архитектуры процессоров. На данный момент из Python были убраны любые ограничения, касающиеся размерности вводимых величин. Вывести на экран максимальное число в Python можно следующим образом:

import sys
print(sys.maxsize)

9223372036854775807