Python の三項演算の詳しい説明
三項演算子とは
ほとんどのプログラミング言語には、三項演算とも呼ばれる三項演算があります。Python 言語は Python2 から進化しました。 . バージョン5からは三項演算子も導入されました。
Python では三項演算を条件式とも言い、構文は次のようになります:
true_expression if 条件 else false_expression
condition は判定条件、true_expression と false_expression はif…else… で接続された 2 つの式。
条件が true (結果が true) の場合、true_expression を実行し、true_expression の結果を式全体の結果として使用します。
条件が true でない (結果が false) 場合は、false_expression を実行し、false_expression の結果を式全体の結果として使用します。
Python の三項演算子は、疑問符とコロンを使用して接続する Java や他の言語とは異なり、if と else で接続されます。
例:
num1 = int(input('请输入第一个数字:')) num2 = int(input('请输入第二个数字:')) # 三元运算 max_num = num1 if num1 >= num2 else num2 print(f'最大值是:{max_num}')
出力:
请输入第一个数字:15646 请输入第二个数字:464665 最大值是:464665
上記の例では、num1 が num2 以上の場合、max_num は num1 と等しく、それ以外の場合、max_num は三項演算により num2 に等しい 演算子は 2 つの数値の最大値を見つけます。
三項演算文と条件文の違い
1.三項演算文
numa = 100 numb = 10 max_num = numa if numa >= numb else numb print(f'最大值是:{max_num}')
2.条件文
numa = 100 numb = 10 if numa >= numb: max_num = numa else: max_num = numb print(f'最大值是:{max_num}')
上記の比較より、三項演算ステートメントと条件ステートメントの機能はまったく同じですが、三項演算ステートメントには 1 行のコードしか必要ありませんが、条件ステートメントには 4 行のコードが必要です。三項演算文はコードが少なくて読みやすいため、ほとんどの場合、三項演算文は条件文の省略形であると言えます。
ネストされた三項演算式
num = int(input('请输入数字:')) print('负数') if str(num)[0] == '-' else print('大于等于100') if num >= 100 else print('小于100的正数')
上記のコード行はネストされた三項演算式で、最初の else の後のステートメントは完全な三項演算です。演算ステートメントは全体として次のように扱われます。次の図に示すように、外側の三項演算式の false_expression。
この式は、次の条件判定コードと同等です:
num = int(input('请输入数字:')) if str(num)[0] == '-': print('负数') else: if num >= 100: print('大于等于100') else: print('小于100的正数')
同じ方法を使用してさらに多くのレイヤーをネストすることもできますが、個人的にはあまりにも多くのネストを記述しないことをお勧めします。そうしないと、コードの可読性が向上するどころか低下し、逆効果になります。
三項演算式とリスト導出式の組み合わせ
s = [i if i % 2 == 0 else 10*i for i in range(10)] print(s)
出力:
[0, 10, 2, 30, 4, 50, 6, 70, 8, 90]
もちろん、三項演算式と辞書導出式やセット導出などを組み合わせることもできます。 Python のリストの内包表記については、こちらを参照してください。
三項演算式の利点
Python の三項演算式には、主に 2 つの利点があります:
1.単純な条件ステートメントを 1 行の三項算術式に置き換えて、コードの行数を減らすことができます。
2. 単純な三項演算式を使用すると、コードの可読性が向上し、コードがより Python 的で洗練されたものになります。
以上がPython で三項演算子を使用するにはどうすればよいですか?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。

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