Dieser Artikel bietet Ihnen eine kurze Einführung in die Operatoren in Python3. Ich hoffe, dass er für Freunde hilfreich ist.
Ausdruck
Eine Codezeile, die aus einer oder mehreren Zahlen oder Variablen und Operatoren besteht
gibt normalerweise ein Ergebnis zurück
Operator
Operatorklassifizierung:
-
Arithmetische Operatoren
Relationale Operatoren
Zuweisungsoperatoren
Logische Operatoren
Bitweise Operationen
Mitgliedsoperationen
Identitätsoperatoren
Arithmetische Operatoren
Arithmetische Operationen ausführen
Python hat keine Inkrement- und Dekrementoperatoren
Additionsoperation - Subtraktionsoperation * Multiplikationsoperation / Divisionsoperation (wenn nach der Operation eine Dezimalstelle steht, schließen Sie die Dezimalzahl ein) % Restoperation // Quotientenoperation ** Potenzoperation
Vergleich Operatoren
Vergleichen Sie zwei Variablen oder Werte
Das Ergebnis der Operation ist ein boolescher Wert, also falsch/wahr
== Gleichheitszeichen != ungleich > größer als = größer oder gleich
Zuweisungsoperator
=, Zuweisung
+=, ist die Abkürzung (a+=b entspricht a=a +b) und ähnlich: -= = /= //= %= *=
Logischer Operator
Mit booleschen Werten arbeiten
und logisch und
oder logisch oder
nicht logisch Nicht
Operationsregeln:
und wird als Multiplikation oder als Addition betrachtet
Wahr wird als 1 betrachtet, Falsch wird als 0 betrachtet
Dann können logische Operationen in ganzzahlige mathematische Operationen umgewandelt werden
Das Endergebnis ist 0 ist falsch, sonst wahr
Kurzschlussproblem logischer Operationen
Logische Operationsformel, entsprechend der Reihenfolge der Operationen. Berechnung Sobald der zukünftige Wert der gesamten Formel bestimmt werden kann, wird die Berechnung nicht mehr durchgeführt und der Mitgliedsoperator
wird direkt zurückgegeben, um zu überprüfen, ob eine Variable Mitglied einer anderen Variable ist
nicht in
Identitätsoperator
ist wird verwendet, um zu erkennen, ob zwei Variablen dieselbe Variable sind
-
nicht ist
Prioritätsproblem des Betreibers
Klammern haben die höchste Priorität
-
Prioritätstabelle
** 指数 (最高优先级) ~ + - 按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 +@ 和 -@) * / % // 乘,除,取模和取整除 + - 加法减法 >> << 右移,左移运算符 & 位 'AND' ^ | 位运算符 <= < > >= 比较运算符 <> == != 等于运算符 = %= /= //= -= += *= **= 赋值运算符 is is not 身份运算符 in not in 成员运算符 not or and 逻辑运算符
Verwandte Empfehlungen:
Grundlegende Einführung in Operatoren in PHP
Python-Operator – Identitätsoperator für Objekte (Beispielanalyse)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine kurze Einführung in Operatoren in Python3. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)