


XORing des valeurs logiques en Python
Lorsque vous traitez des valeurs logiques en Python, en particulier lors de la vérification de variables de chaîne, il peut être nécessaire de déterminez si exactement l’un d’entre eux est True (c’est-à-dire pas None ou une chaîne vide). L'opérateur logique XOR ^ ne convient pas à cet effet, car il effectue des opérations au niveau du bit et n'est pas universellement défini pour les objets.
Solution : Inégalité booléenne
Pour atteindre l'objectif comportement XOR souhaité, convertissez les variables en valeurs booléennes à l'aide de la fonction bool(), puis appliquez l'opérateur !=. Cela évalue efficacement si les valeurs booléennes des deux variables sont inégales, ce qui satisfait à la condition XOR :
<code class="python">bool(a) != bool(b)</code>
Par exemple, en Python, une chaîne vide est évaluée comme False :
bool("") == False
Par conséquent, l'extrait de code suivant affichera « ok » si une seule des chaînes d'entrée n'est pas vide :
<code class="python">str1 = raw_input("Enter string one:") str2 = raw_input("Enter string two:") if bool(str1) != bool(str2): print "ok" else: print "bad"</code>
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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