Python基本语法之运算符功能与用法详解
人气:0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) ?= id(variable2)。
is:判断两个标识符是不是引用自一个对象
is not:判断两个标识符是不是引用自不同对象
需要注意的是: is 和 == 的意义并不相同。
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 ⇒ a*(2**n) |
>> | a >> n ⇒ a/(2**n) |
自变运算符
自变运算符可以减少一定的代码量,更重要的是,使用自变运算符可以加快Python程序在内存中的执行效率。
值得注意的是:Python出于避免语法歧义的初衷,在Python语法中并没有自增 i++ 或者 ++i的语法, ++i 只作用于数学运算操作符,如:
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 ⇒ a=a+b |
-= | a-=b ⇒ a=a-b |
*= | a*=b ⇒ a=a*b |
/= | a/=b ⇒ a=a/b |
%= | a%=b ⇒ a=a%b |
**= | a**=b ⇒ a=a**b |
//= | a//=b ⇒ a=a//b |
顺便来比较一下 i = i+1 、i += 1 、i++ 三者间执行效率的高低(对一般编程语言而言)。
最低 i = i + 1
(1). 读取右i的地址
(2). i+1
(3). 读取左i的地址
(4). 将右i+1传递给左i,编译器认为左右两个i是不一致的。
其次 i += 1
(1). 读取左i的地址
(2). i+1
(3). 将i+1传递给i自身,编译器会认为只有同一个i
最高 i++
(1). 读取i的地址
(2). 自增1
注意:在考虑到提升程序运行效率的同时,也要注意在使用i += 1的时候可以会莫名其妙的出现语法错误,这种时候可以考虑是否为数据类型的类型隐式转换错误。
以上的比较只是针对一般的编程语言而言,在Python中因为存在可变对象和非可变对象,而且不存在i++自增语言。但是使用自变运算符,的确可以有效的减少代码量和使程序更加简洁。
位运算符
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。
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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