Day32 PythonStudy

@浙大疏锦行

python 复制代码
import math

def calculate_circle_area(radius):
    """
    计算圆的面积
    
    参数:
    radius: 圆的半径
    
    返回:
    圆的面积,如果半径为负数则返回0
    """
    try:
        # 检查半径是否为负数
        if radius < 0:
            print(f"警告:半径为负数 ({radius}),返回0")
            return 0
        
        # 计算圆的面积
        area = math.pi * (radius ** 2)
        return area
    
    except TypeError:
        print(f"错误:参数类型不正确,应为数值类型,但传入的是 {type(radius).__name__}")
        return 0
    except Exception as e:
        print(f"发生未知错误:{e}")
        return 0
python 复制代码
calculate_circle_area(5)
python 复制代码
calculate_circle_area(0)
python 复制代码
calculate_circle_area(-1)
python 复制代码
def calculate_rectangle_area(length, width):
    # 检查半径是否为负数
    if length or width < 0:
        return 0
        
        # 计算面积
    area = length * width
    return area
python 复制代码
def calculate_average(*args):
    """
    计算平均值(静默版,返回0但不打印信息)
    """
    if len(args) == 0:
        return 0
    
    # 检查所有参数是否为数字
    for arg in args:
        if not isinstance(arg, (int, float)):
            return 0
    
    return sum(args) / len(args)
python 复制代码
def print_user_info(userid, **kwargs):
    """
    打印用户信息
    
    参数:
    userid: 必需的用户ID(位置参数)
    **kwargs: 额外的用户信息(关键字参数)
    
    功能:
    - 打印用户ID
    - 逐行打印所有额外的用户信息
    - 无返回值
    """
    # 打印用户ID
    print(f"用户ID: {userid}")
    
    # 检查是否有额外的信息
    if not kwargs:
        print("暂无额外信息")
    else:
        print("用户详细信息:")
        
        # 逐行打印所有额外信息
        for key, value in kwargs.items():
            print(f"{key}: {value}")
    print()  # 添加空行使输出更清晰
python 复制代码
def describe_shape(shape_name, color="black", **kwargs):
    """
    格式化几何图形描述
    
    参数:
    shape_name: 必需,图形名称
    color: 可选,图形颜色,默认"black"
    **kwargs: 描述图形尺寸的关键字参数
    
    返回:
    格式化的描述字符串
    """
    # 构建尺寸描述部分
    if not kwargs:
        dimensions_desc = "with no specific dimensions"
    else:
        # 将尺寸参数转换为字符串列表
        dimension_parts = []
        for key, value in kwargs.items():
            dimension_parts.append(f"{key}={value}")
        
        # 组合所有尺寸描述
        dimensions_str = ", ".join(dimension_parts)
        dimensions_desc = f"with dimensions: {dimensions_str}"
    
    # 构建完整的描述字符串
    description = f"A {color} {shape_name} {dimensions_desc}."
    return description
python 复制代码
desc1 = describe_shape('circle', radius=5, color='red')
print(desc1)
desc2= describe_shape("rectangle",length=10,width=4)
print(desc2)
#输出:A black rectangle with dimensions: length=10,width=4

desc3 =describe_shape("triangle",base=6, height=8,color="blue")
print(desc3)
#输出:A blue triangle with dimensions: base=6, height=8
desc4=describe_shape("point",color="green")
print(desc4)
#输出:A green point with no specific dimensions.
相关推荐
北冥有鱼被烹2 小时前
砷化镓与磷化铟:光模块的地基——从化学键到AI缺货潮的底层逻辑
人工智能·python
for_ever_love__3 小时前
线性回归与梯度下降——从零手写一个模型
python·机器学习·线性回归·梯度下降
code_whiter3 小时前
7.自动化测试常用函数
python·功能测试
小园子的小菜3 小时前
Python协程深度解析:从原理演进到实战避坑
后端·python
砚底藏山河4 小时前
量化实战:截面因子有效性检验(IC 分析与分层回测)
java·python·金融·maven
GitFun4 小时前
给策略加了条-8%止损线,11年只触发1次
python·股票·量化交易
马六六i5 小时前
市面上正规的IP驱动产业新场景新工具有哪些
大数据·网络·python·tcp/ip
I Am a robert girl6 小时前
稀有事件估计的迭代去对齐:从源码视角拆解重要性采样新范式
开发语言·python·机器学习·重要性采样·蒙特卡洛方法·稀有事件估计
天若有情6736 小时前
开源|Comfort Lang v1.0.1,一款主打清爽交互的新型命令式编程语言
python·开源·交互·编程语言·项目分享·repl·comfort lang
打工仔折腾 AI6 小时前
System Prompt 替代 Few-shot:用规则约束大模型输出的省钱实践
java·人工智能·python·spring·langchain·prompt·ai agent 实战