Python 简单计算器实现（超详细）

💡一则或许对你有用的小广告

欢迎加入小哈的星球 ，你将获得：专属的项目实战(已更新的所有项目都能学习) / 1v1 提问 / Java 学习路线 / 学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论

• 新开坑项目:《Spring AI 项目实战》 正在持续爆肝中，基于 Spring AI + Spring Boot 3.x + JDK 21...， 点击查看 ;
• 《从零手撸：仿小红书（微服务架构）》 已完结，基于 Spring Cloud Alibaba + Spring Boot 3.x + JDK 17...，点击查看项目介绍 ;演示链接： http://116.62.199.48:7070 ;
• 《从零手撸：前后端分离博客项目（全栈开发）》 2 期已完结，演示链接： http://116.62.199.48/ ;

截止目前， 星球 内专栏累计输出 90w+ 字，讲解图 3441+ 张，还在持续爆肝中.. 后续还会上新更多项目，目标是将 Java 领域典型的项目都整一波，如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯，权限管理，Spring Cloud Alibaba 微服务等等，已有 3100+ 小伙伴加入学习 ，欢迎点击围观

前言：探索 Python 简单计算器实现的奥秘

计算器是编程学习中经典的实践项目，它能帮助开发者理解输入输出、条件判断、函数封装等核心概念。通过实现一个支持基础运算的简单计算器，初学者可以直观地掌握 Python 的语法结构，而中级开发者则能通过扩展功能深化对模块化设计和异常处理的理解。本文将以循序渐进的方式，从需求分析到代码实现，带您一步步完成一个功能完善、代码优雅的 Python 计算器。

需求分析：构建计算器的“骨架”

在动手编码前，我们需要明确计算器的核心功能。一个基础版本的计算器应具备以下能力：

1. 基础运算支持：加减乘除等基本运算符
2. 用户交互界面：接收数字输入和运算符选择
3. 错误处理机制：应对无效输入或除数为零等情况
4. 持续运行能力：允许多次计算而不必重启程序

将这些需求比喻为搭建房屋的“骨架”：运算功能是房间的主体结构，用户交互是门窗系统，错误处理是电路保护装置，持续运行则是房屋的地基。只有先规划好这个框架，才能进行后续的“装修”工作。

基础功能实现：搭建运算模块

我们从最核心的运算功能开始。首先定义四个基础运算函数：

def add(a, b):
    """加法运算"""
    return a + b

def subtract(a, b):
    """减法运算"""
    return a - b

def multiply(a, b):
    """乘法运算"""
    return a * b

def divide(a, b):
    """除法运算"""
    return a / b

这些函数如同计算器的“心脏”，每个函数对应一个运算器官。接下来需要建立运算符与函数的映射关系：

operations = {
    '+': add,
    '-': subtract,
    '*': multiply,
    '/': divide
}

这个字典结构就像交通指挥系统，将用户输入的运算符指令精准导向对应的运算函数。

用户交互设计：构建输入输出系统

计算器需要与用户进行有效沟通。我们可以用以下代码实现交互流程：

print("简单计算器")
print("支持运算：+ - * /")

num1 = float(input("请输入第一个数字: "))
operator = input("请输入运算符: ")
num2 = float(input("请输入第二个数字: "))

result = operations[operator](num1, num2)

print(f"计算结果: {num1} {operator} {num2} = {result}")

这里使用 float() 将输入转换为浮点数，就像把用户的自然语言翻译成计算器能理解的数学语言。通过 operations[operator] 的字典调用，实现了运算符到函数的无缝衔接。

错误处理与异常捕获：建立安全防护网

在真实场景中，用户可能输入无效字符或进行除零操作。我们需要通过 try-except 块构建三层防护网：

try:
    # 第一层防护：捕获非数字输入
    num1 = float(input("请输入第一个数字: "))
    operator = input("请输入运算符: ")
    num2 = float(input("请输入第二个数字: "))
    
    # 第二层防护：检查运算符有效性
    if operator not in operations:
        raise KeyError("无效的运算符")
    
    # 第三层防护：处理除零错误
    if operator == '/' and num2 == 0:
        raise ZeroDivisionError("除数不能为零")
    
    result = operations[operator](num1, num2)
    print(f"计算结果: {num1} {operator} {num2} = {result}")

except ValueError:
    print("错误：请输入有效的数字！")
except KeyError:
    print("错误：请输入有效的运算符！")
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"错误：{e}")

这个异常处理系统就像为计算器加装了安全气囊，当发生意外输入时，系统能优雅地提示错误信息而非直接崩溃。

功能扩展：为计算器添加“技能树”

基础版本完成后，我们可以像给机器人安装新模块一样添加扩展功能：

扩展1：支持连续运算

while True:
    # ...原有代码...
    continue_choice = input("继续计算？(y/n): ")
    if continue_choice.lower() != 'y':
        break

通过 while 循环构建永动机模式，让计算器持续运行直到用户主动退出。

扩展2：增加科学计算功能

import math

def power(a, b):
    return a ** b

def sqrt(a):
    return math.sqrt(a)

operations.update({
    '**': power,
    'sqrt': sqrt
})

引入指数运算和平方根功能，扩展计算器的数学能力，就像给计算器安装了新的运算芯片。

代码优化与模块化：让代码更优雅

将核心逻辑封装到函数中可以提升代码的可维护性：

def get_user_input():
    """获取并验证用户输入"""
    while True:
        try:
            num1 = float(input("第一个数字: "))
            operator = input("运算符: ")
            num2 = float(input("第二个数字: "))
            return num1, operator, num2
        except ValueError:
            print("请输入有效数字！")

def calculate():
    """主程序入口"""
    while True:
        num1, operator, num2 = get_user_input()
        
        if operator not in operations:
            print("无效运算符！")
            continue
            
        if operator == '/' and num2 == 0:
            print("除数不能为零！")
            continue
            
        result = operations[operator](num1, num2)
        print(f"结果: {result}")
        
        if input("继续？(y/n): ").lower() != 'y':
            break

if __name__ == "__main__":
    calculate()

通过函数封装，代码结构变得像乐高积木一样模块化。get_user_input() 负责输入处理，calculate() 管理核心流程，各司其职又相互配合。

完整代码示例

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

def multiply(a, b):
    return a * b

def divide(a, b):
    return a / b

def power(a, b):
    return a ** b

def sqrt(a):
    import math
    return math.sqrt(a)

operations = {
    '+': add,
    '-': subtract,
    '*': multiply,
    '/': divide,
    '**': power,
    'sqrt': sqrt
}

def get_user_input():
    while True:
        try:
            num1 = float(input("第一个数字: "))
            operator = input("运算符: ")
            num2 = float(input("第二个数字: "))
            return num1, operator, num2
        except ValueError:
            print("请输入有效数字！")

def calculate():
    print("欢迎使用多功能计算器！")
    while True:
        num1, operator, num2 = get_user_input()
        
        if operator not in operations:
            print("无效运算符！")
            continue
            
        if operator == '/' and num2 == 0:
            print("除数不能为零！")
            continue
            
        if operator == 'sqrt':
            result = operations[operator](num1)
        else:
            result = operations[operator](num1, num2)
            
        print(f"计算结果：{num1} {operator} {num2} = {result}")
        
        if input("继续计算？(y/n): ").lower() != 'y':
            break

if __name__ == "__main__":
    calculate()

结论：从简单到复杂的学习路径

通过实现 Python 简单计算器，我们不仅完成了功能性的代码编写，更掌握了编程的核心思维：将复杂问题拆解为可管理的模块，通过函数封装实现代码复用，利用异常处理构建健壮性。这个项目如同编程学习的“瑞士军刀”，涵盖了输入输出、条件判断、循环结构、函数设计等核心知识点。建议读者在掌握基础版本后，尝试：

• 添加历史记录功能
• 实现表达式解析（如处理 "3+5*2"）
• 将代码封装为命令行工具
• 使用图形界面库（如 Tkinter）实现可视化界面

每一次扩展都是对编程能力的升级，而计算器这个经典项目，正是我们探索 Python 编程世界的绝佳起点。