本文实例讲述了Python中的True,False条件判断用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
对于有编程经验的程序员们都知道条件语句的写法:
以C++为例:
代码如下:
if (condition)
{
doSomething();
}
对于Python中的条件判断语句的写法则是下面的样子:
代码如下:
if (condition):
doSomething()
那么对于条件语句中的condition什么时候为真什么时候为假呢?
在C++/Java等高级语言中,如果条件的值为0或者引用的对象为空指针,那么该条件即为False。
在Python中如果condition为 '',(),[],{},None,set()那么该条件为Flase,否则为True。
下面为Python的测试语句:
1.针对字符串的测试
代码如下:
>>> condition=''
>>> print 'True' if condition else 'False'
False
>>> condition='test'
>>> print 'True' if condition else 'False'
True
2.针对原组的测试
代码如下:
>>> condition=()
>>> print 'True' if condition else 'False'
False
>>> condition=(1,2)
>>> print 'True' if condition else 'False'
True
3.针对列表的测试
代码如下:
>>> condition=[]
>>> print 'True' if condition else 'False'
False
>>> condition=['a','b']
>>> print 'True' if condition else 'False'
True
4.针对字典的测试
代码如下:
>>> condition={}
>>> print 'True' if condition else 'False'
False
>>> condition={'k':'v'}
>>> print 'True' if condition else 'False'
True
5.针对None的测试
代码如下:
>>> condition=None
>>> print 'True' if condition else 'False'
False
6.针对set()的测试
代码如下:
>>> condition=set()
>>> print 'True' if condition else 'False'
False
>>> condition.add('a')
>>> print 'True' if condition else 'False'
True
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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