前の 2 つの記事を結び付けて、この記事では Python の論理演算子、メンバー演算子、および演算子の優先順位の基本的な学習について引き続き説明します。学習価値が高く、興味深いものです。外。
論理演算子
Python 言語は論理演算子をサポートしています。以下では、変数 a が 10、b が 20 であると仮定しています。
#演算子 | 論理式 | 説明 | インスタンス |
---|---|---|---|
and | xx および y | Boolean " AND" - x が False の場合、x と y は False を返し、それ以外の場合は y の計算値を返します。 | (a および b) は 20 を返します。 |
or | x または y | Boolean "or" - x が True の場合は True を返し、それ以外の場合は y の計算値を返します。 。 | (a または b) は 10 を返します。 |
not | not x | ブール値「not」 - x が True の場合、False を返します。 x が False の場合、True を返します。 | not(a and b) Return False |
上記の例の出力結果:
#!/usr/bin/python3 a = 10 b = 20 if ( a and b ): print ("1 - 变量 a 和 b 都为 true") else: print ("1 - 变量 a 和 b 有一个不为 true") if ( a or b ): print ("2 - 变量 a 和 b 都为 true,或其中一个变量为 true") else: print ("2 - 变量 a 和 b 都不为 true") # 修改变量 a 的值 a = 0 if ( a and b ): print ("3 - 变量 a 和 b 都为 true") else: print ("3 - 变量 a 和 b 有一个不为 true") if ( a or b ): print ("4 - 变量 a 和 b 都为 true,或其中一个变量为 true") else: print ("4 - 变量 a 和 b 都不为 true") if not( a and b ): print ("5 - 变量 a 和 b 都为 false,或其中一个变量为 false") else: print ("5 - 变量 a 和 b 都为 true")
上記の出力結果例:
1 - 变量 a 和 b 都为 true 2 - 变量 a 和 b 都为 true,或其中一个变量为 true 3 - 变量 a 和 b 有一个不为 true 4 - 变量 a 和 b 都为 true,或其中一个变量为 true 5 - 变量 a 和 b 都为 false,或其中一个变量为 false
メンバー演算子
上記の演算子の一部に加えて、Python ではメンバー演算子もサポートされており、テスト インスタンスには文字列、リスト、タプルなどの一連のメンバーが含まれています。
演算子 | 説明 | インスタンス |
---|---|---|
in | 戻り値指定されたシーケンス内で値が見つかった場合は True、それ以外の場合は False。 | x は y シーケンス内にあり、x が y シーケンス内にある場合は True を返します。 |
not in | 値が指定されたシーケンス内に見つからない場合は True を返し、それ以外の場合は False を返します。 | x は y シーケンスにありません。x が y シーケンスにない場合は True を返します。 |
次の例は、Python でのすべてのメンバー演算子の操作を示しています:
#!/usr/bin/python3 a = 10 b = 20 list = [1, 2, 3, 4, 5 ]; if ( a in list ): print ("1 - 变量 a 在给定的列表中 list 中") else: print ("1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中") if ( b not in list ): print ("2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中") else: print ("2 - 变量 b 在给定的列表中 list 中") # 修改变量 a 的值 a = 2 if ( a in list ): print ("3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中") else: print ("3 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中")
上記の例の出力結果は次のとおりです:
1 - 变量 a 不在给定的列表中 list 中 2 - 变量 b 不在给定的列表中 list 中 3 - 变量 a 在给定的列表中 list 中
アイデンティティ演算子が使用されます 2 つのオブジェクトを比較するための保存場所
#例 | #is | |
---|---|---|
x は y、id(x) が id(y) と等しい場合、 | isは結果 1 | is not |
戻り結果 1 |
次の例は、すべての操作を示しています。 Python の ID 演算子: #!/usr/bin/python3 a = 20 b = 20 if ( a is b ): print ("1 - a 和 b 有相同的标识") else: print ("1 - a 和 b 没有相同的标识") if ( id(a) == id(b) ): print ("2 - a 和 b 有相同的标识") else: print ("2 - a 和 b 没有相同的标识") # 修改变量 b 的值 b = 30 if ( a is b ): print ("3 - a 和 b 有相同的标识") else: print ("3 - a 和 b 没有相同的标识") if ( a is not b ): print ("4 - a 和 b 没有相同的标识") else: print ("4 - a 和 b 有相同的标识") | 上記の出力結果の例:
次の表に、すべての演算子を優先順位の高いものから低いものまでリストします。
演算子
説明
インデックス (最高の優先順位) | |
---|---|
ビットごとの反転、単項プラス記号とマイナス記号 (最後の 2 つのメソッドの名前は @ と -@) | |
乗算、除算、モジュロ、整数除算 | |
加算と減算 | ## >> |
& | |
^ | | |
## >= | |
== != | |
= %= /= //= -= = *= **= | #代入演算子|
#is not in | #識別演算子|
メンバー演算子 | |
論理演算子 | |
#!/usr/bin/python3 a = 20 b = 10 c = 15 d = 5 e = 0 e = (a + b) * c / d #( 30 * 15 ) / 5 print ("(a + b) * c / d 运算结果为:", e) e = ((a + b) * c) / d # (30 * 15 ) / 5 print ("((a + b) * c) / d 运算结果为:", e) e = (a + b) * (c / d); # (30) * (15/5) print ("(a + b) * (c / d) 运算结果为:", e) e = a + (b * c) / d; # 20 + (150/5) print ("a + (b * c) / d 运算结果为:", e) | 上記の例の出力結果: (a + b) * c / d 运算结果为: 90.0 ((a + b) * c) / d 运算结果为: 90.0 (a + b) * (c / d) 运算结果为: 90.0 a + (b * c) / d 运算结果为: 50.0 | 関連チュートリアル:
以上がPythonの基礎学習論理演算子、メンバー演算子、演算子の優先順位の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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