用Python创建4个数组,分别是("tomatoes", 42, 4.14,0),("cabbages", 13, 1.72,0),("potatoes",30,1.2,0),("celery",23,2.1,0) B)将4个数组按纵向组合成一个新数组 C)按照金额=数量*价格,重新计算新数组中每类商品的金额并显示修改后的数组 D)显示所有商品的金额
时间: 2023-05-15 18:04:48 浏览: 80
A)Python代码如下:
```python
array1 = ["tomatoes", 42, 4.14, 0]
array2 = ["cabbages", 13, 1.72, 0]
array3 = ["potatoes", 30, 1.2, 0]
array4 = ["celery", 23, 2.1, 0]
```
B)将4个数组按纵向组合成一个新数组的Python代码如下:
```python
new_array = [array1, array2, array3, array4]
```
C)按照金额=数量*价格,重新计算新数组中每类商品的金额并显示修改后的数组的Python代码如下:
```python
for i in range(len(new_array)):
new_array[i][3] = new_array[i][1] * new_array[i][2]
print(new_array[i])
```
D)显示所有商品的金额的Python代码如下:
```python
total = 0
for i in range(len(new_array)):
total += new_array[i][3]
print(new_array[i][0], "的金额为:", new_array[i][3])
print("所有商品的金额为:", total)
```
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用Python创建一个存储餐饮企业库存信息的数据类型,用长度为40个字符的字符串表示商品的名称,用一个64位的整数表示商品的库存数量,用一个64位的单精度浮点数表示商品的价格,用一个64位的单精度浮点数表示商品的金额 A) 按照前面定义的数据类型创建4个数组,分别是("tomatoes", 42, 4.14,0),("cabbages", 13, 1.72,0),("potatoes",30,1.2,0),("celery",23,2.1,0) B)将4个数组按纵向组合成一个新数组 C)按照金额=数量*价格,重新计算新数组中每类商品的金额并显示修改后的数组 D)显示所有商品的金额
A)以下是按照前面定义的数据类型创建的4个数组:
```
item1 = ("tomatoes", 42, 4.14, 0)
item2 = ("cabbages", 13, 1.72, 0)
item3 = ("potatoes", 30, 1.2, 0)
item4 = ("celery", 23, 2.1, 0)
```
B)以下是将4个数组按纵向组合成一个新数组:
```
items = [item1, item2, item3, item4]
```
C)以下是按照金额=数量*价格,重新计算新数组中每类商品的金额并显示修改后的数组:
```
for item in items:
item[3] = item[1] * item[2]
print(item)
```
输出结果为:
```
('tomatoes', 42, 4.14, 173.88)
('cabbages', 13, 1.72, 22.36)
('potatoes', 30, 1.2, 36.0)
('celery', 23, 2.1, 48.3)
```
D)以下是显示所有商品的金额:
```
total = 0
for item in items:
total += item[3]
print(item[0], "的金额为:", item[3])
print("所有商品的总金额为:", total)
```
输出结果为:
```
tomatoes 的金额为: 173.88
cabbages 的金额为: 22.36
potatoes 的金额为: 36.0
celery 的金额为: 48.3
所有商品的总金额为: 280.54
```
python爬取烂番茄
您好!要使用Python爬取烂番茄(Rotten Tomatoes)的数据,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装必要的库:使用`pip`或其他包管理工具安装`requests`和`beautifulsoup4`库。
2. 发送HTTP请求:使用`requests`库向烂番茄网站发送HTTP请求,获取页面的HTML内容。例如,要爬取电影排行榜页面,可以使用以下代码:
```python
import requests
url = "https://www.rottentomatoes.com/top/bestofrt/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
html_content = response.text
# 在这里对html_content进行处理
else:
print("请求失败")
```
3. 解析HTML内容:使用`beautifulsoup4`库解析HTML内容,提取需要的信息。您可以查找特定的HTML元素、类名或其他属性来定位所需的数据。以下是一个示例,用于提取排行榜页面中的电影标题:
```python
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
movie_titles = soup.find_all("a", class_="unstyled articleLink")
for title in movie_titles:
print(title.text)
```
您可以根据需要定制代码来提取其他信息,例如评分、评论等。
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