Bedingte Operatoren: Rückgabewerte von und/oder
In Python werten die Operatoren und und oder logische Ausdrücke aus und geben einen der beiden zurück Werte. Dieses Verhalten ist jedoch nicht auf alle Situationen anwendbar.
Der Not-Operator, der einen booleschen Ausdruck invertiert, gibt immer einen booleschen Wert (True oder False) zurück. Andererseits geben die Operatoren „and“ und „or“ einen der Operanden zurück, keinen reinen booleschen Wert.
Zum Beispiel der folgende Ausdruck:
0 or 42
Ergibt den Wert 42, also den erster wahrheitsgemäßer Operand. Ähnlich verhält es sich mit dem Ausdruck:
0 and 42
Ergibt 0, was den ersten falschen Operanden darstellt.
Dieses Verhalten ermöglicht prägnante und vielseitige logische Aussagen. Zum Beispiel der folgende Ausdruck:
if user_name or guest_name: # Perform some action
Überprüft, ob Benutzername oder Gastname nicht leer ist, was eine schlankere bedingte Anweisung ermöglicht.
Daher ist es wichtig, sich das und und oder zu merken Operatoren geben Operanden zurück, während not einen reinen booleschen Wert zurückgibt. Dieses Verständnis gewährleistet die ordnungsgemäße Implementierung logischer Ausdrücke in Python.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas geben die Operatoren „and' und „or' in Python zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

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