微信公众号 讲师中心
首页
文章
后端开发 web前端 数据库 开发工具 php框架 常见问题 科技 Java 系统教程 电脑教程 硬件教程 手机教程 软件教程 游戏教程 自媒体 新闻
专题
后端开发 web前端 数据库 开发工具 php框架 科技 Java 系统教程 电脑教程 硬件教程 手机教程 软件教程 游戏教程 新闻
AI工具
AI 聊天问答 Agent智能体 AI 文本写作 AI 绘画作图 AI 设计工具 AI 视频创作 AI 音频制作 AI 办公学习 AI 编程开发 Prompt指令
学习
大前端 后端开发 数据库 移动端 运维开发 计算机基础
编程手册
大前端 后端开发 数据库 移动端 运维开发 计算机基础
下载
js特效 网站源码 工具下载 类库下载 网站素材 学习资源 插件扩展 手机/移动开发 手机游戏
最近更新
搜索
后端开发 web前端 数据库 开发工具 php框架 常见问题 科技 Java 系统教程 电脑教程 硬件教程 手机教程 软件教程 游戏教程
自媒体 新闻
首页 > 后端开发 > Python教程 > 正文

在Jupyter Notebook中模拟交互式输入进行教学与测试

碧海醫心
发布： 2025-11-21 14:44:28
原创
380人浏览过

在jupyter notebook中模拟交互式输入进行教学与测试

本教程旨在解决在Jupyter Notebook环境中模拟用户交互式输入（input()函数）的挑战，特别适用于教学和自动化测试场景。文章将详细介绍Jupyter环境中的In和Out对象，并重点阐述如何利用Python的sys.stdin重定向机制，结合io.StringIO实现从预设数据中获取输入，从而有效测试学生代码。同时，文章还将探讨其他替代方案，并提供实用代码示例和注意事项，帮助读者构建高效的Jupyter教学与测试工作流。

引言：Jupyter中模拟交互式输入的需求

在Jupyter Notebook中进行Python编程教学或自动化测试时，经常会遇到需要学生编写从用户获取输入的程序（例如使用input()函数）。然而，Jupyter Notebook的交互式特性使得每次测试都需要手动输入数据，这在批量测试或提供固定测试用例时效率低下。例如，如果要求学生编写一个程序来接收两个数字并打印它们的和

落笔AI
落笔AI

AI写作，AI写网文、AI写长篇小说、短篇小说

落笔AI 41
查看详情 落笔AI

以上就是在Jupyter Notebook中模拟交互式输入进行教学与测试的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

相关标签：
python python编程 Python 对象 input jupyter 自动化

大家都在看：

最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件

每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。

下载
来源：php中文网
收藏 点赞
上一篇：ib_insync获取SP500指数历史数据：正确配置合约类型与交易所 下一篇：没有了
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn
作者最新文章
最新问题
Pandas DataFrame高效筛选：按列条件提取关联患者列表 本文将深入探讨如何在PandasDataFrame中高效地执行向量化操作，特别关注如何根据列的特定条件筛选数据，并提取与之关联的非表格化信息，例如患者ID列表。我们将通过实例演示如何结合向量化过滤和列表推导式，以优化性能并获取结构清晰的结果。
2025-11-21 14:34:02
515
使用 Pandas cummax() 维护序列中的历史最大值 本文将深入探讨如何利用Pandas库中的cummax()函数，高效地在DataFrame中创建一个新列，该列能够追踪并保留序列中迄今为止遇到的最大值。通过一个实际案例，我们将展示cummax()如何简洁而准确地实现复杂的数据累计最大值保持逻辑，避免手动迭代的繁琐，从而优化数据处理流程。
2025-11-21 14:33:22
895
基于LangChain的CSV数据检索增强生成（RAG）问答系统构建指南 本教程详细介绍了如何利用LangChain框架构建一个基于CSV文件的检索增强生成（RAG）问答系统。文章涵盖了从CSV数据加载、文本切分、嵌入生成到FAISS向量数据库创建的完整流程。核心内容在于如何将FAISS检索器集成到聊天机器人中，使语言模型能够根据用户查询从CSV数据中检索相关信息，并结合这些信息生成准确、上下文感知的回答，从而有效解决LLM的幻觉问题并增强其知识库。
2025-11-21 14:32:02
815
使用Python logging 模块优雅记录Pandas DataFrame 本教程详细阐述了如何利用Python的logging模块和自定义Formatter来高效、灵活地记录PandasDataFrame。通过创建一个DataFrameFormatter，我们能够将DataFrame内容以美观、对齐的方式逐行输出到日志文件，并为每行添加标准的日志元数据（如时间戳、日志级别）。文章还将介绍如何通过extra参数动态控制DataFrame的打印行数和添加自定义标题，从而实现日志输出的精细化管理和高度可读性。
2025-11-21 14:29:51
543
在Django中实现通用表单视图：创建与编辑的统一处理 本教程将指导如何在Django中构建一个通用的表单视图，使其能够同时处理新记录的创建（POST请求）和现有记录的编辑（带ID的POST请求）。我们将详细讲解URL配置、视图逻辑的区分以及模板中表单动作的设置，以实现高效且结构清晰的表单管理。
2025-11-21 14:29:25
337
python中next获取迭代器 迭代器是实现__iter__()和__next__()方法的对象，可通过iter()从可迭代对象创建，next()用于获取下一个元素，无元素时抛出StopIteration异常，可提供默认值避免异常，常用于节省内存的场景如逐行读取大文件。
2025-11-21 14:24:05
683
PyInstaller生成EXE文件时WinError 225病毒误报解决方案 本文旨在解决使用PyInstaller将Python脚本打包成EXE文件时，遭遇WindowsDefender或其他杀毒软件误报“文件包含病毒或潜在有害软件”导致的WinError225错误。核心解决方案是暂时禁用实时防护功能或添加排除项，并提供了详细的操作步骤与注意事项，确保打包过程顺利完成。
2025-11-21 14:18:08
364
SQLAlchemy 声明式模型中指定数据库表模式（Schema）的方法 本文详细介绍了如何在使用SQLAlchemy声明式API定义和创建数据库表时，指定表所属的数据库模式（Schema）。通过在声明式模型类中利用__table_args__属性并设置schema参数，开发者可以精确控制表在数据库中的位置，从而避免默认的“public”模式，尤其适用于PostgreSQL等支持多模式的数据库系统，有效提升数据库的组织性和管理效率。
2025-11-21 14:05:01
248
Python Pandas：精确地将浮点数转换为百分比字符串 本教程详细介绍了如何在PythonPandas中，使用map函数结合字符串格式化，将DataFrame中的浮点数列精确地转换为指定小数位数的百分比字符串。通过‘{:.X%}’.format语法，我们能够确保数值在转换为百分比时，能够按照期望的精度进行四舍五入，避免常见格式化方法可能导致的精度丢失问题，从而实现数据的清晰展示。
2025-11-21 14:00:11
275
Selenium WebDriver：理解Iframe交互与属性获取的正确姿势 本文详细阐述了在使用SeleniumWebDriver时，如何正确获取Iframe元素自身的属性。核心要点在于，Iframe元素本身是父页面DOM的一部分，无需切换到Iframe内部即可直接获取其属性。只有当需要与Iframe内部的元素进行交互时，才需要执行driver.switch_to.frame()操作。文章通过代码示例，清晰展示了这一关键区别，帮助开发者避免常见误区。
2025-11-21 13:59:11
352
相关专题
更多>
热门推荐
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
相关推荐
热门推荐
最新课程
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新 English
php中文网：公益在线php培训，帮助PHP学习者快速成长！
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号

  • PHP学习

  • 技术支持

  • 返回顶部