Сергей Фёдорович Гаврилов

Python 3. Расчет веса детали


Скачать книгу

пробел от начала строки…

      from imp import reload

      reload (Treu)

      VesT=Treu.px # Извлекаем из модуля значение переменной

      u=" Вес Прямоуг. треугольникa = "

      t=str(VesT) # Преобразуем число в строку

      u=u+t # сложим строки

      print (uu)

      print (u)

      VesS=VesS+VesT # Суммарный вес

      u=" Суммарный вес = "

      t=str(VesS) # Преобразуем число в строку

      u=u+t # сложим строки

      print (uu)

      print (u)

      u=" ============================== "

      print (uu)

      print (u)

      print (uu)

      input( ) # Ожидание нажима Ентер

      # ,,,,,, ,,,,,, ,,,,,, ,,,,,, ,,,,, ,,,,,, ,,,,,, ,,,,,, ,,,,,, ,,,,,, ,,,,,,,

      # Gsf = 461030/2725231222..

      # Далее все строки пишем с отступом в четыре пробела от начала строки…

      if Kodis ==7: # Выбор расчета вида сечения ( Tреугольник )

      # Далее все строки пишем с отступом в восемь пробел от начала строки…

      if Kodp7 ==0:

      # Далее все строки пишем с отступом в двенадцать пробел от начала строки…

      import Treu3 # Подключили модуль расчета Treu3

      VesT=Treu3.px # Извлекаем из модуля значение переменной

      u=" Вес Треугольного элемента = "

      t=str(VesT) # Преобразуем число в строку

      u=u+t # сложим строки

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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