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Python基本语法之运算符功能与用法详解

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/15 浏览:3 次 )

本文实例讲述了Python基本语法之运算符功能与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

前言

在前面的博文介绍了Python的数据结构之后,接下来结合Python操作符来对Python程序中的数据进行处理。操作符/运算符的使用,可简洁地表示内建类型的对象处理。主要是对程序中的数据进行逻辑操作、算术操作、比较操作等动作行为,本质是将在程序中会非常常用的程序操作封装成成类或函数后,再以字符的形式调用,使执行程序语言更加简洁和符合国际化。

软件环境

  • 操作系统
    • UbuntuKylin 14.04
  • 软件
    • Python 2.7.6
    • IPython 4.0.0

身份运算符

身份运算符用来判断两个变量的引用对象是否指向同一个内存对象,即id(varibale1) "htmlcode">

In [11]: [] == []
Out[11]: True
In [12]: [] is []
Out[12]: False

概括性而言,is 是判断两个变量是否引用同一个对象,而 == 则是判断两个变量引用的对象的值是否一致。要很好的理解两者间的区别需要从Python对象的三要素说起。

Python对象的三要素:id、type、value

  • id:是对象的唯一标识,是对象在内存中的存储地址。
  • type:是对象的数据类型
  • value:是对象的值,是对象在内存中存放的数据。

其中is的判断依据是对象的id,== 的判断依据是对象value,例如:

In [25]: name1 = {'fan':'jmilk'}
In [26]: name2 = name1.copy()
In [27]: name1 == name2
Out[27]: True
In [28]: name1 is name2
Out[28]: False
In [29]: id(name1),id(name2)
Out[29]: (140197805793640, 140197805796720)

上述例子,name2是name1调用copy( )函数后返回的一个新的对象,所以两者的id( )不相等,而两个变量在内存和中的vale却是相等的。

算术运算符

Operator Description +\- 加\减,其中'+'可以重载为连接符,连接两个字符或字符串 *\** 乘\求平,其中*可以重载为重复 /\%\// 除\求余\取整除,其中%可以重载为格式化,取整除返回商的整数部分

**注:**Python除法需要注意的方面(Python 2.x版本,3.x版本不存在此问题)

1.Python中int型的数值相除,只能得到int型不会返回小数。若返回值需要精确到小数时,有两种方法。

方法一:除数或被除数需要有一者为float型数值。

In [75]: float(1)/2
Out[75]: 0.5

方法二:import未来支持的语言特征division(精确除法)

Python的'/'除法默认使用截断除(Truncating Division),导入division模块后,Python才会默认使用精确除法。当导入了精确除后,若想再使用截断除,可以使用取整除'//',同时也被成为地板除。

In [92]: %%file testFloat.py
from __future__ import division
a = 1
b = 2
print a/b
  ....: print a//b
  ....:
Overwriting testFloat.py
In [93]: run testFloat.py
0.5
0

随便介绍两个内建函数round(number[, ndigits])、divmod(x, y)

round(x[,n]):给定一个浮点数x,并按照指定精度返回一个浮点数对象,官方文档如下:

In [109]: round.__doc__
Out[109]: 'round(number[, ndigits]) -> floating point number\n\nRound a number to a given precision in decimal digits (default 0 digits).\nThis always returns a floating point number. Precision may be negative.'

例子:

In [124]: round(1.11111111111,5)
Out[124]: 1.11111

除了使用这种方法获取指定精度的浮点数外,还可以使用%格式化来输出指定精度的浮雕数。

In [125]: a = 1.1111111111
In [126]: print '%.5f' %a
1.11111

%格式化可以非常灵活的得到满足需求的输出数据的格式,以后我们会继续了解。

divmod(x, y):计算x,y的取整除和余数,并以元组类型返回。官方文档:

In [131]: divmod.__doc__
Out[131]: 'divmod(x, y) -> (quotient, remainder)\n\nReturn the tuple ((x-x%y)/y, x%y). Invariant: div*y + mod == x.'

例子:

In [133]: divmod(7,5)
Out[133]: (1, 2)

比较运算符

Operator Description > 大于 < 小于 >= 大于等于 <= 小于等于 == 等于,比较两个对象的value是否相等,相等为True != 不等于,比较两个对象的value是否不相等,不相等为True <> 不等于,同!= 运算符

位移运算符

位移运算符是非常有效率的计算方法之一,在对数学运算和对程序执行效率要求高的程序中推荐使用。除了位移运算符之外,Python的按位运算符也是非常有效率的一种数据处理方法,之后会详细的介绍。

Operator Description << a << n "108"> a n "htmlcode">

In [18]: i = 1
In [19]: ++i
Out[19]: 1
In [20]: +-i
Out[20]: -1
In [21]: --i
Out[21]: 1

Operator Description += a+=b "jbborder" style="width: 384px; height: 117px"> Operator Description x | y 按位或(有1则1) x & y 按位与(有0 则0) x ^ y 位异或(不同为1,相同为0) ~x 取反

在Python中 | 、& 等运算符的意义不在于处理逻辑关系,而是二进制数据的位运算,数字以二进制形式的补码存储和计算,以原码结果来显示。若数字为正值,他的补码就是原码本身。若数字为负值,则他的补码为源码减一再按位取反。两个数字的计算本质是两个二进制补码的计算。

数字计算的实现原理:

1的原码:0000 0001 , 补码: 0000 0001 (二进制的首个数字代表符号,不可以改变)
-1的原码:1000 0001 , 补码:1111 1111

In [67]: -1 & 1
Out[67]: 1

即:

1111 1111
0000 0001
—————
0000 0001

其结果原码为 0000 0001(正数的补码就是原码本身)

In [68]: -1 | 1
Out[68]: -1

即:

1111 1111
0000 0001
—————
1111 1111

其结果原码为1000 0001(负数的原码为补码减一再按位取反,首个数字代表符号不可以改变)

所以,从数字计算的底层实现可以看出。位移运算符是计算效率非常高的一种计算方法,尤其可以避免类似执行乘法时,所带来的非常繁复的操作和实现过程。

逻辑运算符

Operator Description and 逻辑与 or 逻辑或 not 逻辑非

在Python只能够将and、or、not三种运算符用作于逻辑运算,而不像C、Java等编程语言中可以使用&、|、!,更加不能使用简单逻辑于&&、简单逻辑或||等逻辑运算符。由此可见,Python始终坚持着“只用一种最好的方法,来解决一个问题”的设计理念。

成员关系运算符

成员运算符能够判断一个指定对象是否是作为一个容器中的元素,由此来判断两个对象间的关系。
容器:包含了其他对象的引用的数据类型。

Operator Description in 当一个对象存在一个容器中时为Ture not in 当一个对象不在一个容器中时为True

In [72]: 1 in list
Out[72]: True
In [73]: 4 in list
Out[73]: False
In [74]: 4 not in list
Out[74]: True
In [75]: 1 not in list
Out[75]: False

Python真值表

Object Constant Value “” False “Str” True 0 False 1 True ()空元组 False []空列表 False {}空字典 False None False

最后

运算符在程序中一直都充当着非常重要的角色,可能是编程的过程中并不会完全用的上,但是建立一个由自己编写起来的运算符文档,在往后的程序编写中会变得非常的方便。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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