python种执行一次加法运算会分配多少内存空间

在 Python 中，执行一次加法运算需要分配一些内存空间来存储变量和结果。具体需要分配多少内存空间取决于参与运算的变量的类型和大小。

例如，对于两个整数的加法运算，需要分配的内存空间通常较小。而对于两个非常大的浮点数或复杂对象的加法运算，需要分配的内存空间会更大。

不过，在 Python 中，内存管理是由解释器自动处理的，无需手动分配和释放内存。因此，对于大多数情况下，我们无需关心具体分配了多少内存空间。

相关问题

用python编写一个加法混合运算器

好的，下面是一个简单的加法混合运算器的Python代码：

import random

print("欢迎使用加法混合运算器！")

# 随机生成两个数
num1 = random.randint(1, 100)
num2 = random.randint(1, 100)

# 随机选择运算符
operator = random.choice(["+", "-", "*", "/"])

# 打印出题目
print("请计算以下表达式：")
print(f"{num1} {operator} {num2} = ?")

# 获取用户输入答案
answer = input("请输入答案：")

# 计算正确答案
if operator == "+":
    result = num1 + num2
elif operator == "-":
    result = num1 - num2
elif operator == "*":
    result = num1 * num2
elif operator == "/":
    result = num1 / num2

# 判断用户答案是否正确
if int(answer) == result:
    print("恭喜你，答对了！")
else:
    print(f"很遗憾，正确答案是{result}。")

运行效果：

欢迎使用加法混合运算器！
请计算以下表达式：
18 - 90 = ?
请输入答案：-72
恭喜你，答对了！

实现图片的算术运算的加法运算的python代码

以下是Python代码实现图片的算术运算加法操作：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 图片大小一致
img2 = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

# 图片加法
result = cv2.add(img1, img2)

# 显示原图和加法后的图片
cv2.imshow('Image1', img1)
cv2.imshow('Image2', img2)
cv2.imshow('Result', result)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread()`函数用于读取图片。使用`cv2.resize()`函数将第二张图片的大小调整为与第一张图片一致。`cv2.add()`函数用于进行图片加法运算。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原图和加法后的图片。`cv2.waitKey()`函数等待用户按下任意键关闭窗口，`cv2.destroyAllWindows()`函数销毁所有窗口。