• Python基础知识之3——运算符与表达式


    一、概念:

        运算符:运算符用于执行程序代码运算,会针对一个以上操作数项目来进行运算。比如10+4=14,其中操作数是 10 和 4,运算符是“+” 。 Python 语言主要支持运算符类型有:算术运算符、比较(关系)运算符、赋值运算符、逻辑运算符、位运算运算符、成员运算符以及身份运算符。

     表达式:将不同类型的数据,比如常量、变量、字典、函数等,用运算符按照一定的规则链接起来的式子。比如,算数表达式,又被称为数值表达式,x*y,举例 8*9 =72。

    二、算术运算符:

      算术运算符主要包括了四则运算、求模等,如下,假设a,b是两个变量

    运算符 表达式

    描述

    + a + b

    相加

    - a - b

    相减

    * a * b

    相乘

    / a / b

    相除

    % a % b

    求余数

    ** a ** b

    a的b次方

    // a // b

    a除以b求商

    三、比较运算符

    运算符

    表达式 描述

    ==

    a == b 比较两个对象是否想等,相等则返回True,否则返回False

    !=

    a != b 比较两个对象是否不相等,不相等则返回True,否则返回False

    >

    a > b a 大于 b则True,否则False

    <

    a < b a 小于 b则True,否则False

    >=

    a >= b a 大于或等于 b则True,否则False

    <=

    a <= b a 小于或等于 b则True,否则False

    四、赋值运算符

      赋值运算符是把简单的赋值运算符与算术运算符结合,为了使简化写法。比如 +=,便是加法赋值运算符,意思是先执行加法,然后赋值。例子 a+=b 等价于 c= a +b ;a= c 或者 a = a+b。具体的赋值运算符,如下表所示,a b 为两个变量。

    运算符

    表达式 描述

    =

    c=a+b 基础赋值运算符

    +=

    a+=b<=>a = a+b 加法赋值运算符

    -=

    a-=b<=>a=a-b 减法赋值运算符

    *=

    a*=b<=>a=a*b 乘法赋值运算符

    /=

    a/=b<=>a=a/b 除法赋值运算符

    %=

    a%=b<=>a=a%b 取模赋值运算符

    **=

    a**=b<=>a=a**b 幂赋值运算符

    //=

    a//=b<=>a=a//b 取整赋值运算符

    五、按位运算符

       

    运算符

    表达式 描述
    & a &b 按位与运算符:参与运算的两个值,如果两个相应位都为 1,则该位
    的结果为 1,否则为 0
    | a|b 按位或运算符:只要对应的二个二进位有一个为 1 时,结果位就
    为 1。
    ^ a^b 按位异或运算符:当两对应的二进位相异时,结果为 1
    ~ ~a 按位取反运算符:对数据的每个二进制位取反,即把 1 变为 0,把
    0 变为 1。 ~x 类似于 -x-1
    << a <<2 左移动运算符:运算数的各二进制位全部左移若干位,由"<<"右边
    的数指定移动的位数,高位丢弃,低位补 0。
    >> a >>2 右移动运算符:把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干
    位,">>"右边的数指定移动的位数

      按位运算就把数字转换为机器语言——二进制的数字来运算的一种运算形式。例子如下:

      

    #
    1010 & 1100 = 1000
    #
    1010 | 1100 = 1110
    # 异或
    1010 ^ 1100 = 0110
    # 左移
    1010 << 2   = 101000
    # 右移
    1010 >> 2   = 10
    #
    ~1010   = 0101

      单纯的二进制位之间的这些运算相当简单,但对我们实际编程并没有直接帮助,因为编程过程中需要的经常是数字间的运算,比如 5*(2^4) 。

      在计算机系统中,数值一律用补码来表示、运算和存储。使用补码,可以将符号位和数值域统一处理,将加法和减法统一处理。此外,补码与原码相互转换,其运算过程是相同

    的,不需要额外的硬件电路。详细的解释可以参考原码, 反码, 补码详解

      

    0b1010 & 0b1100
    8   #1000
    0b1010 | 0b1100
    14  #1110
    0b1010 ^ 0b1100
    6   #0110
    0b1010 << 2
    40  #101000
    0b1010 >> 2
    2   #10
     ~0b1010
    -11 #10000000 00000000 00000000 00001011
    type(0b1010)
    <type 'int'>

      上面0b开头的0、1串表示整型数字,在32位操作系统中,Python中int类型一般占32个二进制位,以最后一个求反运算为例子,1010的补码为

    00000000 00000000 00000000 00001010
    

      求反操作后为:

    11111111 11111111 11111111 11110101
    

      为-11(原码为:10000000 00000000 00000000 00001011)的补码。(对一个数的补码求补码即可得到该数的原码)

      几个技巧点:(1)利用按位与可以将任意二进制数的最后一位变为0,即就是X&0;

            (2)利用按位并可以将任意二进制数的最后一位变为1,即就是X|1;

        

      按位运算的实际应用

      1、不用第三个变量实现两个数字互换

    # 定义一个函数,利用异或运算,将两个变量的值进行对调
    def swap(num_1, num_2):
        num_1 ^= num_2
        num_2 ^= num_1
        num_1 ^= num_2
        return num_1, num_2
    
    # 随机赋值两个数分别给a和b
    a = 10
    b = 59
    print('使用函数前a和b分别是',a,b)
    print('使用函数后a和b分别是:',swap(a,b))

      证明很简单,我们只需要明白异或运算满足下面规律:

    • 0^a = a;
    • a^a = 0;
    • a^b^c = a^c^b;

       2不使用除法判断一个数字是奇数还是偶数

    # 定义一个判断一个数是奇数还是偶数的函数,这里利用到的知识是按位与
    def IsOdd(a):
        if a & 1 :
            print(a,'是奇数')
        else:
            print(a,'是偶数')
    # 调用函数
    IsOdd(1)
    
    '''
    用位运算判断一个数是奇数还是偶数:
    
    1、只需判断最后一位是1还是0
    
    2、最后一位是1,说明是奇数。最后一位是0,说明是偶数
    
    3、因为只有2的0次方才是奇数值1,其他的2的k(k = 1,2,….)都是偶数
    
    '''

    六、逻辑运算符

      逻辑运算符主要是 and or 等。 具体的位运算符如下表所示, a b 为两个变量

    运算符 表达式 描述
    and a and b 布尔"与" . 如果 a 为 False,a and b 返回 False,否则它返回 b
    的计算值。
    or a or b 布尔"或" - 如果 a 是 True,它返回 a 的值,否则它返回 b 的计算
    值。
    not not a 布尔"非" - 如果 a 为 True,返回 False 。如果 a 为 False,它返
    回 True。


    七、成员运算符

      成员运算符是判断一个变量的值是不是另外一个的一部分,变量的类型可以是字符串、列表或元组等。 具体的成员运算符如下表所示, a b 为两个变量 

       

    运算符 表达式 描述
    in a 在 b 序列中 , 如果 a 在 b
    序列中返回 True。
    如果在指定的序列中找到一
    个变量的值,则返回
    true,否则返回 false
    not in a 不在 b 序列中 , 如果 a 不
    在 b 序列中返回 True。
    如果在指定序列中找不到变
    量的值,则返回 true,否
    则返回false。

    八、身份运算符  

      身份运算符是用来比较两个对象是否为同一个对象,也就是判断两个变量引用对象是否为同一个。。而之前比较运算符中的 == 则是用来比较 2 个对象的值是否相等。在

    Python 中,每一个变量有 3 个属性:name、 id、 value

      name 是变量名;内存的名称就是变量名。实质上,内存数据都是以地址来标识的,根本没有内存的名称这个说法,这只是高级语言提供的抽象机制 ,方

    便我们操作内存数据  

      id 是查看该对象所在内存地址,内存的地址用于标识这个内存块  

      value 是变量的值。 内存的数据就是变量的值对应的二进制,一切都是二进制 

       身份运算符则是通过这个 id 来进行判断的,id 一样就返回 true,否则返回 false。但是对于小的整数,Python 缓存了-5 到 257 之间的所有整数,共262 个。 如果对象的类型为

    整数或字符串且值一样,则 x == y 和 x is y 的值都为 True。(经测试浮点型数值,只有正浮点数符合这条规律,负浮点数不符合);如何对象是列表、字典、集合等,x is y 则为

    False;

      

    运算符 表达式 描述
    is a is b, 类似 id(a) == id(b) , 如果引用的是同一
    个对象则返回 True
    is 是判断两个标识符是不是
    引用自一个对象
    is
    not
    a is not b ,类似 id(a) != id(b)。如果引用的不是
    同一个对象则返回结果 True
    is not 是判断两个标识符是不
    是引用自不同对象

      将一个变量的值赋值给另一个变量,其实就是将这两个变量指向同一个内存地址。所以如果这个变量的值改变了,那么另一个变量的值也会跟着改变,因为它们的内存地

    址始终相同。
      
    浅拷贝和深拷贝
      
    为了让一个对象发生改变时,不对原对象产生副作用(也就是互不影响),此时,需要一份这个对象的拷贝,python 提供了 copy 机制来完成这样的任务,对应的模块是

    copy。拷贝分为浅 copy 与深拷贝。浅拷贝就是创建一个具有相同类型,相同值但不同 id 的新对象。浅拷贝仅仅对对象自身创建了一份拷贝,而没有在进一步处理对象中包含的子对

    象值(比如列表,字典等子对象。也就是说浅拷贝对子对象不起作用,其中一个变量的子对象值被修改了,另外一个也跟着被修改。因此使用浅拷贝的典型使用场景是:对象自身发

    生改变的同时需要保持对象中的值完全相同,比如 list 排序。

      深拷贝不仅仅拷贝了原始对象自身,也对其包含的值进行拷贝,它会递归的查找对象中包含的其他对象的引用,来完成更深层次拷贝。拷贝完成以后,两个变量为完全独立的对

    象,互不影响。因此,深拷贝产生的副本可以随意修改而不需要担心会引起原始值的改变。

    # 浅拷贝
    import copy # 导入 copy模块
    a = [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]
    b = copy.copy(a) # a.copy()
    print(id(a), id(b))
    print(a is b)
    print(F'a,{a}与 b,{b}有一样的值
    ')
    a.append(10)
    print("浅 COPY是值互不影响
    ")
    print(id(a), id(b))
    
    print('a被修改为: ',a)
    print('b没有被修改',b)
    a[3].append('new')
    print("浅 COPY不能 COPY自对象的值, a的子对象修改了, b也跟着修改
    ")
    print(id(a), id(b))
    print('a的值也被修改为:',a)
    print('b的值也被修改为:',b)
    print(a is b)
    print(a[3] is b[3])
    
    # 结果如下:
    '''
    4528962568 4528970824
    False
    a,[7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]与 b,[7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]有一样的值
    浅 COPY是值互不影响
    4528962568 4528970824
    a被修改为: [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p'], 10]
    b没有被修改 [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]
    浅 COPY不能 COPY自对象的值, a的子对象修改了, b也跟着修改
    4528962568 4528970824
    a的值也被修改为: [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p', 'new'], 10]
    b的值也被修改为: [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p', 'new']]
    False
    True
    '''
    
    # 深拷贝
    print('深拷贝的例子
    ')
    a = [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]
    b = copy.deepcopy(a)
    print(id(a), id(b))
    print(a is b)
    print(F'a,{a}与 b,{b}有一样的值
    ')
    a.append(10)
    print("深 COPY是值互不影响
    ")
    print(id(a), id(b))
    print('a被修改为: ',a)
    print('b没有被修改',b)
    a[3].append('new')
    print("深拷贝的子对象不会被拷贝
    ")
    print(id(a), id(b))
    print('a的值也被修改为:',a)
    print('b的值也被修改为:',b)
    print(a is b)
    print(a[3] is b[3])
    
    # 结果如下:
    '''
    深拷贝的例子
    4526931464 4526922760
    False
    a,[7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]与 b,[7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]有一样的值
    深 COPY是值互不影响
    4526931464 4526922760
    a被修改为: [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p'], 10]
    b没有被修改 [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]
    深拷贝的子对象不会被拷贝
    4526931464 4526922760
    a的值也被修改为: [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p', 'new'], 10]
    b的值也被修改为: [7, 5, 6, ['m', 'o', 'p']]
    False
    False
    '''

    九、运算符优先级

      运算符的优先级决定了计算顺序,以下表格列出了从最高到最低优先级的所有运算符。但是我们不需要死记硬背,在项目中我们有时候可以使用()方法来提供弱优先级,达到优

    先执行,并且添加了括号,程序可读性也好很多。

    运算符

    描述
    ** 指数 (最高优先级)
    ~ + - 按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方
    法名为 +@ 和 -@)
    * / % // 乘,除,取模和取整除
    + - 加法减法
    >> << 右移,左移运算符
    & 位 'AND'
    ^ | 位运算符
    <= < > >= 比较运算符
    <> == != 等于运算符
    = %= /= //= -= += *= **= 赋值运算符
    is is not 身份运算符
    in not in 成员运算符
    and or not 逻辑运算符
    # 优先级
    number = 2*2**3  # 幂的优先级大于乘法
    print("number is ",number)
    number = (2*2)**3 # 使用括号更改优先级顺序
    print('使用()优先级以后, number is' , number)
    
    '''
    结果为:
    number is 16
    使用()优先级以后, number is 64
    '''




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