Cet article vous apporte une brève introduction aux opérateurs en python3. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Expression
Une ligne de code composée d'un ou plusieurs nombres ou variables et opérateurs
renvoie généralement un résultat
Opérateur
Classification des opérateurs :
-
Opérateurs arithmétiques
Opérateurs relationnels
Opérateurs d'affectation
Opérateurs logiques
Opérations au niveau des bits
Opérations membres
Opérateurs d'identité
Opérateurs arithmétiques
Effectuer des opérations arithmétiques
Python n'a pas d'opérateurs d'incrémentation et de décrémentation
Opération d'addition - opération de soustraction * Opération de multiplication / Opération de division (s'il y a une décimale après l'opération, inclure la décimale) Opération % Reste // Opération quotient ** Opération puissance
Comparaison opérateurs
Comparer deux variables ou valeurs
Le résultat de l'opération est une valeur booléenne, c'est-à-dire faux/vrai
== signe égal != différent de > supérieur à
Opérateur d'affectation
=, affectation
+=, est l'abréviation (a+=b est équivalent à a=a +b) , et de même : -= = /= //= %= *=
Opérateur logique
Opérer sur des valeurs booléennes
et logiques et
ou logiques ou
pas logiques Non
règles de fonctionnement :
et est considéré comme une multiplication, ou est considéré comme une addition
Vrai est considéré comme 1, Faux est considéré comme 0
Ensuite, les opérations logiques peuvent être converties en opérations mathématiques entières
Le résultat final est 0 est faux sinon vrai
Problème de court-circuit des opérations logiques
Formule d'opération logique, selon l'ordre des opérations Calcul. Une fois que la valeur future de la formule entière pourra être déterminée, le calcul ne sera plus effectué et l'opérateur membre
.
sera renvoyé directement dans est utilisé pour vérifier si une variable est membre d'une autre variable
pas dans
opérateur d'identité
est utilisé pour détecter si deux variables sont la même variable
-
n'est pas
Problème de priorité de l'opérateur
Les supports ont la plus haute priorité
-
Tableau des priorités
** 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
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Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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