Python 条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。
可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程:
Python程序语言指定任何非0和非空(null)值为true,0 或者 null为false。
Python 编程中 if 语句用于控制程序的执行,基本形式为:
if 判断条件: 执行语句…… else: 执行语句……
其中"判断条件"成立时(非零),则执行后面的语句,而执行内容可以多行,以缩进来区分表示同一范围。
else 为可选语句,当需要在条件不成立时执行内容则可以执行相关语句,具体例子如下:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 例1:if 基本用法 flag = False name = 'luren' if name == 'python': # 判断变量否为'python' flag = True # 条件成立时设置标志为真 print 'welcome boss' # 并输出欢迎信息 else: print name # 条件不成立时输出变量名称
输出结果为:
>>> luren # 输出结果
if 语句的判断条件可以用>(大于)、=(大于等于)、
当判断条件为多个值是,可以使用以下形式:
if 判断条件1: 执行语句1…… elif 判断条件2: 执行语句2…… elif 判断条件3: 执行语句3…… else: 执行语句4……
实例如下:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 例2:elif用法 num = 5 if num == 3: # 判断num的值 print 'boss' elif num == 2: print 'user' elif num == 1: print 'worker' elif num < 0: # 值小于零时输出 print 'error' else: print 'roadman' # 条件均不成立时输出
输出结果为:
>>> roadman # 输出结果
由于 python 并不支持 switch 语句,所以多个条件判断,只能用 elif 来实现,如果判断需要多个条件需同时判断时,可以使用 or (或),表示两个条件有一个成立时判断条件成功;使用 and (与)时,表示只有两个条件同时成立的情况下,判断条件才成功。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 例3:if语句多个条件 num = 9 if num >= 0 and num <= 10: # 判断值是否在0~10之间 print 'hello' >>> hello # 输出结果 num = 10 if num < 0 or num > 10: # 判断值是否在小于0或大于10 print 'hello' else: print 'undefine' >>> undefine # 输出结果 num = 8 # 判断值是否在0~5或者10~15之间 if (num >= 0 and num <= 5) or (num >= 10 and num <= 15): print 'hello' else: print 'undefine' >>> undefine # 输出结果
当if有多个条件时可使用括号来区分判断的先后顺序,括号中的判断优先执行,此外 and 和 or 的优先级低于>(大于)、
简单的语句组
你也可以在同一行的位置上使用if条件判断语句,如下实例:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- var = 100 if ( var == 100 ) : print "变量 var 的值为100" print "Good bye!"
以上代码执行输出结果如下:
变量 var 的值为100 Good bye!
Python运算符优先级
以下表格列出了从最高到最低优先级的所有运算符:
以下实例演示了Python所有运算符优先级的操作:
#!/usr/bin/python a = 20 b = 10 c = 15 d = 5 e = 0 e = (a + b) * c / d #( 30 * 15 ) / 5 print "Value of (a + b) * c / d is ", e e = ((a + b) * c) / d # (30 * 15 ) / 5 print "Value of ((a + b) * c) / d is ", e e = (a + b) * (c / d); # (30) * (15/5) print "Value of (a + b) * (c / d) is ", e e = a + (b * c) / d; # 20 + (150/5) print "Value of a + (b * c) / d is ", e
以上实例输出结果:
Value of (a + b) * c / d is 90 Value of ((a + b) * c) / d is 90 Value of (a + b) * (c / d) is 90 Value of a + (b * c) / d is 50

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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