Операторы python

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Активировать объектно-ориентированный режим Python

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

Условные операторы if, elif, else

И так есть следующие операторы, которые и определяют выполнения определённых условий в программировании на Python. Дословный перевод с английского этих операторов даёт конкретное их назначение:

• if — если
• elif (от else if) — если ещё
• else — иначе

Теперь давайте приведём пример, как эти операторы можно использовать, создадим небольшую программку, которая будет нам сообщать какой сегодня день в зависимости от температуры:

temperature = 30 # создадим переменную, в которой будем устанавливать температуру, установим 30 градусов
if temperature > 25 # прописываем условие, которое определяет, какой сегодня день, в данном случае указываем, что если температура больше 25 градусов, то программа выведет сообщение, что сегодня жарко
    print("Сегодня очень жаркий день") # Выводим результат
else # иначе выводим, что день не очень жаркий
    print("Сегодня не очень жаркий день")

Теперь если поменять значение переменной «temperature» ниже 25 градусов, то будет выводить сообщение о не очень жарком дне.

Теперь сделаем пример, когда можно использовать несколько условий, и лучшим примером будет создание простого калькулятора. При этом рассмотрим как можно вводить данные в Python. В этом примере будем вводить числовые значения и операцию, которая будет совершать арифметические действия над введёнными цифрами.

И так, для того, чтобы вводить данные в Python, нужно использовать оператор input(), то есть нам необходимо сделать переменную и вставить в неё функцию ввода данных.

# вводим значения и операцию над ними

first_number = int(input("Введите первое значение: ")) # Создаём переменную для первого числа, конвертируем значение в число int()
operation = input("Вводим операцию: ") # Переменная для ввода арифметической операции
second_number = int(input("Введите второе значение: ")) # Создаём переменную для второго числа, конвертируем значение в число int()

# Логика операций
if operation == "*" # Если выбрали операцию умножения, то выполняем соответствующее арифметическое действие
    result = first_number * second_number # создаём переменную для результата и прописываем умножение двух введённых чисел
elif operation == "+" # или если же выбрали операцию сложения, то выполняем соответствующее арифметическое действие
    result = first_number + second_number # и также прописываем для переменной результата соответствующее арифметическое действие
elif operation == "-" # для вычетания
    result = first_number - second_number
elif operation == "/" # для деления
    result = first_number  second_number

# Выводим результат
print(first_number, operation, second_number, "=", result)

Вот таким способом мы создали простой калькулятор, где пользователь вводит значения и тип арифметической операции над ними и получает результат.

Аргументы функций — это присваивания

Аргументы функций — это, пожалуй, самая важная вещь из тех, что на первый взгляд не кажутся присваиваниями, хотя и являются ими. При определении функции вы указываете ее формальные параметры. В следующем примере это :

def func(x):
    print(x)

При вызове функции вы передаете в нее значения настоящих аргументов:

num = 17
func(num)
print(num)

Здесь — это значение, замещающее параметр . При вызове этой функции мы получаем точно такое же поведение, как если бы выполнили . Параметру присваивается настоящее значение.

Каждый вызов функции создает фрейм стека — контейнер для имен, локальных для этой функции. Имя — локально для функции, но суть присваивания остается прежней.

Когда мы находимся внутри функции, у нас есть значение (17) с двумя именами: в вызывающем фрейме и — во фрейме функции.

Когда функция делает возврат значения, фрейм стека функции уничтожается, а вместе с ним — содержащиеся в нем имена. Эти имена могут возвращать (но это не обязательно) значения, если они были последними именами, ссылающимися на эти значения.

Давайте попробуем написать полезную функцию. Мы хотим дважды добавить значение в список. напишем это тремя разными способами. Два из них будут рабочими (хотя работать будут по-разному), а один будет совершенно бесполезным. Он нам нужен лишь для иллюстрации того, почему три варианта кода ведут себя по-разному.

Вариант 1

Рассмотрим первый вариант написания функции :

def append_twice(a_list, val):
    a_list.append(val)
    a_list.append(val)

Тут все очень просто, функция делает именно то, что заявлено в ее имени.

Вызов происходит так:

nums = 
append_twice(nums, 7)
print(nums)         # 

Вызывая функцию , мы передаем ей список . Таким образом присваивается в качестве значения параметру . В результате у нас есть два имени для одного списка: во фрейме вызова и во фрейме функции . После этого мы дважды добавляем в конец списка. Операции добавления осуществляются со списком , а это тот же список, что и во фрейме вызова. Таким образом, мы напрямую модифицируем список во фрейме вызова.

Когда работа функции завершается, фрейм уничтожается и таким образом удаляется локальное имя . Поскольку это была не единственная ссылка на этот список, удаление имени не стирает сам список.

Во фрейме вызова мы выводим на экран список и видим, что он действительно бы изменен.

А теперь давайте попробуем реализовать это иначе.

Вариант 2

def append_twice_bad(a_list, val):
    a_list = a_list + 
    return

nums = 
append_twice_bad(nums, 7)
print(nums)         # 

Здесь используется другой подход: мы расширяем список внутри функции, добавляя два значения к исходному списку. Но эта функция вообще не работает. Как и раньше, мы передаем в нее , так что и , и начинают ссылаться на исходный список. Но затем мы создаем совершенно новый список, присваивая его в виде значения для .

Когда работа функции завершается, фрейм уничтожается, а вместе с ним и имя . Но на наш новосозданный список ссылалось только одно имя — , и с уничтожением имени список тоже стирается. Вся наша работа потеряна!

Возвращаясь ко фрейму вызова, мы не видим вообще никакого эффекта, потому что исходный список не был изменен.

Мораль: функции, которые изменяют передаваемые в них значения, — отличный способ получить неожиданные баги. Создание новых списков поможет избежать подобных проблем.

К счастью, исправить нашу функцию совсем не сложно.

Вариант 3

Здесь у нас практически все то же самое, но, создав новый список , мы возвращаем его:

def append_twice_good(a_list, val):
    a_list = a_list + 
    return a_list

nums = 
nums = append_twice_good(nums, 7)
print(nums)         # 

Затем, во фрейме вызова, мы не просто вызываем , мы присваиваем возвращенное ею значение списку . Функция создает новый список. Возвращая его, мы можем определить, что с ним делать. В нашем случае мы хотим, чтобы стал новым списком, так что мы присваиваем это значение имени . Старое значение стирается, а новое остается.

Ниже представлены все три версии этой функции — для сравнения. В первом варианте функция изменяет исходный список. Во втором она создает новый список, но мы никак не можем воспользоваться результатом. В третьем варианте функция создает новый список и возвращает его, чтобы мы могли его использовать.

def append_twice(a_list, val):
    """Изменяет аргумент"""
    a_list.append(val)
    a_list.append(val)

def append_twice_bad(a_list, val):
    """Бесполезная функция"""
    a_list = a_list + 
    return

def append_twice_good(a_list, val):
    """Возвращает новый список"""
    a_list = a_list + 
    return a_list

Изменяемые и неизменяемые типы данных

Только почему операторы is и == одинаково сравнивают неименованные значения intи string (например, 5 и «example»). Но при этом не ведут себя так же с неименованными списками (например, )?

В Python есть две разновидности типа данных:

• Изменяемые — те, которые можно изменять
• Неизменяемые – остаются неизменными (имеют одинаковое расположение в памяти, что is и проверяет) после их создания.

Изменяемые типы данных: list, dictionary, set и определяемые пользователем классы. Неизменяемые типы данных: int, float, decimal, bool, string, tuple, и range.

Python обрабатывает неизменяемые типы данных иначе. То есть сохраняет их в памяти только один раз.

Применим Python-функцию id(), которая вызывает уникальный идентификатор для каждого объекта:

s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("Id of the String 'example': " + str(id("example")) + " (note that it's the same as the variable s)")
print("s is 'example': " + str(s is "example"))

print("Change s to something else, then back to 'example'.")
s = "something else"
s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("s is 'example': " + str(s is "example"))
print()

list1 = 
list2 = list1
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("Id of list2: " + str(id(list2)))
print("Id of : " + str(id()) + " (note that it's not the same as list1!)")
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

print("Change list1 to something else, then back to the original () value.")
list1 = 
list1 = 
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

Выполнение кода выдаст следующий результат:

Id of s: 22531456
Id of the String 'example': 22531456 (note that it's the same as the variable s)
s is 'example': True
Change s to something else, then back to 'example'.
Id of s: 22531456
s is 'example': True

Id of list1: 22103504
Id of list2: 22103504
Id of : 22104664 (note that it's not the same as list1!)
list1 == list2: True
list1 is list2: True
Change list1 to something else, then back to the original () value.
Id of list1: 22591368
list1 == list2: True
list1 is list2: False

В первой части примера переменная возвратит тот же объект , которым она была инициализирована в начале, даже если мы изменим ее значение.

Но не возвращает тот же объект, значение которого равно . При этом создается новый объект, даже если он имеет то же значение, что и первый .

При выполнении кода вы получите разные идентификаторы для объектов, но они будут одинаковыми.

‘is’ и ‘==’ в Python

В Python есть два похожих оператора, предназначенных для сравнения объектов. Эти оператор и . Их часто путают, потому они одинаково сравнивают типы данных и :

x = 5
s = "example"

print("x == 5: " + str(x == 5))
print("x is 5: " + str(x is 5))
print("s == 'example': " + str(s == "example"))
print("s is 'example': " + str(s is "example"))

Результат выполнения кода:

x == 5: True
x is 5: True
s == 'example': True
s is 'example': True

Это доказывает, что и при таком сравнении возвращают . Но если сравнить более сложные структуры данных, то получим следующее:

some_list = 

print("some_list == : " + str(some_list == ))
print("some_list is : " + str(some_list is ))

Результат выполнения кода:

some_list == : True
some_list is : False

Разница заключается в том, что сравнивает идентичность объектов, а проверяет равенство значений.

Пример, который показывает разницу между этими двумя операторами.

some_list1 = 
some_list2 = 
some_list3 = some_list1

print("some_list1 == some_list2: " + str(some_list1 == some_list2))
print("some_list1 is some_list2: " + str(some_list1 is some_list2))
print("some_list1 == some_list3: " + str(some_list1 == some_list3))
print("some_list1 is some_list3: " + str(some_list1 is some_list3))

Результат выполнения:

some_list1 == some_list2: True
some_list1 is some_list2: False
some_list1 == some_list3: True
some_list1 is some_list3: True

some_list1 равен some_list2 по значению (]). Но они не идентичны. Но some_list1одновременно равен и идентичен some_list3, так как они ссылаются на один и тот же объект в памяти.

Неправильное использование петли ‘для’

Давайте рассмотрим еще один общий случай этой ошибки. Можете ли вы увидеть прямо сейчас, где проблема?

n = 10
for i in n:
  print(i)

Выход:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

 in ()
      1 n = 10
----> 2 for i in n:
      3   print(i)

TypeError: 'int' object is not iterable

Возможно, ошибка в этой конструкции связана с традицией преподавания детей языком Паскаля в школе. Там вы можете на самом деле написать что-то подобное: Отказ

Но в питоне «для» петли используются для последовательной обход. Их строительство предполагает наличие итеративного объекта. На других языках A «для каждой» конструкции обычно используется для такого обхода.

Таким образом, конструкция «для» в Python ожидает, что уникальный объект, который будет проходить, и не может интерпретировать целое число. Эта ошибка может быть легко исправлена с помощью функции «диапазон». Посмотрим, как наш пример будет смотреть в этом случае.

n = 10
for i in range(n):
  print(i)

Выход:

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Функция «диапазона» может принять 3 аргумента: . «Пуск» – это первое число, из которого начнется цикл, «Stop» – это число, на котором будет конец цикла

Обратите внимание, что число «Стоп» не будет включен в цикл. «Шаг» – насколько количество будет отличаться на каждой следующей итерации от предыдущего

По умолчанию «Start» имеет значение 0, а параметр остановки должен быть передан обязательным. Подробнее с примерами можно найти в документации.

for i in range(4, 18, 3):
  print(i)

Выход:

4
7
10
13
16

Вот небольшой пример использования всех трех параметров функции «диапазона». В цикле переменная «I» на первом шаге будет равна 4, «Я» никогда не будет больше или равен 18, и увеличится с шагом 3.

Python, если заявление больше или равно

Python больше или равен Оператор может быть использован в Если заявление как выражение, чтобы определить, должен ли выполнить ветку или нет. Например, это состояние Проверяет, если значение переменной больше или равно 3, а если да, то входит в ветку IF.

Следующий код просит пользователя вводить свой возраст, используя функция. Затем он проверяет, если пользовательский ввод, при преобразовании в целое число, используя , по крайней мере 18. Если так, это входит в Если ветка. Если нет, это входит в еще ветка.

x = int(input('your age: '))

if x >= 18:
    print('you can vote')
else:
    print('you cannot vote - sorry')

Вот пример выполнения этого кода, где введен ветвь IF:

your age: 18
you can vote

Вот пример исполнения, где IF ветвь не введена:

your age: 17
you cannot vote - sorry

Операторы сравнения

В программировании операторы сравнения используются при оценке и сравнении значений для последующего сведения их к одному логическому значению (True или False).

Операторы сравнения Python 3 представлены в этой таблице:

Оператор	Значение
==	Проверяет равенство между компонентами; условие истинно, если компоненты равны.
!=	Проверяет равенство между компонентами; условие истинно, если компоненты НЕ равны.
<	Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он меньше, чем правый.
>	Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он больше, чем правый.
<=	Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он меньше или равен правому компоненту.
>=	Оценивает значение левого компонента; условие истинно, если он больше или равен правому компоненту.

Попробуйте поработать с этими операторами, чтобы понять, как они действуют.  Для начала создайте пару переменных:

Теперь сравните значения переменных с помощью вышеперечисленных операторов.

Следуя математической логике, Python оценивает соотношения между значениями переменных так:

• 5 равно 8? Ложь
• 5 не равно 8? Истина
• 5 меньше 8? Истина
• 5 больше 8? Ложь
• 5 меньше или равно 8? Истина
• 5 больше или равно 8? Ложь

Также операторы сравнения можно применять к числам с плавающей точкой и строкам.

Примечание: Строки чувствительны к регистру; чтобы отключить такое поведение, нужно использовать специальный метод.

Попробуйте сравнить две строки:

Строки Hello и hello содержат одинаковый набор символов, однако они не равны, поскольку одна из них содержит символы верхнего регистра. Попробуйте добавить ещё одну переменную, которая также будет содержать символы верхнего регистра, а затем сравните их.

Также для сравнения строк можно использовать операторы > и <. Python выполнит лексикографическое сравнение строк на основе значений символов ASCII.

Операторы сравнения можно применять к логическим значениям True и False:

Обратите внимание на разницу между операторами = и ==

Модуль оператора Python

Модуль оператора Python обеспечивает набор функций, соответствующих операторам в Python. Эти имена функций такие же, как специальные методы, без двойных подчеркиваний.

Давайте посмотрим на пример пользовательского класса, который поддерживает операторы – +,> и *. Мы будем использовать функции модуля оператора для вызова этих методов на объектах класса.

import operator


class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __add__(self, other):
        return Data(self.id + other.id)

    def __gt__(self, other):
        return self.id > other.id

    def __mul__(self, other):
        return Data(self.id * other.id)


d1 = Data(10)
d2 = Data(20)

d3 = operator.add(d1, d2)
print(d3.id)

d3 = operator.mul(d1, d2)
print(d3.id)

flag = operator.gt(d1, d2)
print(flag)

Python приоритет операторов

В следующей таблице перечислены от самого высокого до самого низкого приоритета всех операторов:

операторы	описание
**	Индекс (наивысший приоритет)
~ + —	Побитовая инверсия, унарный плюс и минус (последние два метода по имени + и @ — @)
* /% //	Умножение, деление и по модулю взять делится
+ —	Добавление Вычитание
>> <<	Правый, левый оператор
&	Бит ‘И’
^ |	Битовые операторы
<= <= >>	сравнение
<> ==! =	оператор равенства
=% = / = @ = — = + = * = * =	Операторы присваивания
это не	тождественный оператор
не работает в	оператор Член
не или и	Логические операторы

Следующий пример демонстрирует все действия Python оператор старшинства:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

a = 20
b = 10
c = 15
d = 5
e = 0

e = (a + b) * c / d       #( 30 * 15 ) / 5
print "(a + b) * c / d 运算结果为：",  e

e = ((a + b) * c) / d     # (30 * 15 ) / 5
print "((a + b) * c) / d 运算结果为：",  e

e = (a + b) * (c / d);    # (30) * (15/5)
print "(a + b) * (c / d) 运算结果为：",  e

e = a + (b * c) / d;      #  20 + (150/5)
print "a + (b * c) / d 运算结果为：",  e

Примеры вышеуказанного вывода:

(a + b) * c / d 运算结果为： 90
((a + b) * c) / d 运算结果为： 90
(a + b) * (c / d) 运算结果为： 90
a + (b * c) / d 运算结果为： 50

Предыдущий: Python тип переменной
Далее: Python условные операторы

Сложные логические выражения

Логические выражения типа являются простыми, так как в них выполняется только одна логическая операция. Однако, на практике нередко возникает необходимость в более сложных выражениях. Может понадобиться получить ответа «Да» или «Нет» в зависимости от результата выполнения двух простых выражений. Например, «на улице идет снег или дождь», «переменная news больше 12 и меньше 20″.

В таких случаях используются специальные операторы, объединяющие два и более простых логических выражения. Широко используются два оператора – так называемые логические И (and) и ИЛИ (or).

Чтобы получить при использовании оператора , необходимо, чтобы результаты обоих простых выражений, которые связывает данный оператор, были истинными. Если хотя бы в одном случае результатом будет , то и все сложное выражение будет ложным.

Чтобы получить при использовании оператора , необходимо, чтобы результат хотя бы одного простого выражения, входящего в состав сложного, был истинным. В случае оператора сложное выражение становится ложным лишь тогда, когда ложны оба составляющие его простые выражения.

Допустим, переменной x было присвоено значение 8 (), переменной y присвоили 13 (). Логическое выражение будет выполняться следующим образом. Сначала выполнится выражение . Его результатом будет . Затем выполнится выражение . Его результатом будет . Далее выражение сведется к , что вернет .

>>> x = 8
>>> y = 13
>>> y < 15 and x > 8
False

Если бы мы записали выражение так: , то оно также вернуло бы . Однако сравнение не выполнялось бы интерпретатором, так как его незачем выполнять. Ведь первое простое логическое выражение () уже вернуло ложь, которая, в случае оператора , превращает все выражение в ложь.

В случае с оператором второе простое выражение проверяется, если первое вернуло ложь, и не проверяется, если уже первое вернуло истину

Так как для истинности всего выражения достаточно единственного , неважно по какую сторону от оно стоит

>>> y < 15 or x > 8
True

В языке Python есть еще унарный логический оператор , то есть отрицание. Он превращает правду в ложь, а ложь в правду. Унарный он потому, что применяется к одному выражению, стоящему после него, а не справа и слева от него как в случае бинарных и .

>>> not y < 15
False

Здесь возвращает . Отрицая это, мы получаем .

>>> a = 5
>>> b = 0
>>> not a
False
>>> not b
True

Число 5 трактуется как истина, отрицание истины дает ложь. Ноль приравнивается к . Отрицание дает .

Перегрузка логического оператора

Логические операторы Python работают с логическими значениями. По умолчанию логическое значение объекта — True. Если объект — None или False, то значение — False. Мы можем предоставить реализацию __bool __() для изменения логических значений объекта по умолчанию.

class Data:

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __bool__(self):
        return self.id % 2 == 0


d1 = Data(6)
d2 = Data(4)

print(bool(Data(3)) and bool(Data(4)))  # False

Приведенный выше фрагмент кода напечатает False, потому что логическое значение Data (3) — False.

Если мы удалим реализацию функции __bool __(), оба значения объектов данных будут True и будут напечатаны True.

Python не равный – сравнительный оператор

Python не равный – это оператор сравнения, используемый для проверки, если два значения не равны.

Символ, используемый для Python, не равный оператор, это Отказ Не должно быть разделителя между восклицательным символом и равным символом. упоминается как нет.

Не равный оператор в основном используется в булевых выражениях условных операторов, таких как если бы, если-else, Elif, в то время как и т. Д.

Синтаксис

Ниже приведен синтаксис Python не равный оператор сравнения.

result = operand_1 != operand_2

где и являются ценностями любого данных DataType.

Не равный оператор возвращает логическое значение. Оператор возвращает true, если и не являются равными ценностями, а не возвращает false.

Пример 1: не равный оператор сравнения

В этом примере мы возьмем два целых числа и проверяем, не равны ли они, используя Отказ

Python Program

a = 10
b = 12
c = 12

print(a != b)
print(b != c)

Выход

True
False

А и B не равны и поэтому вернулся правда.

А и C . равны и, следовательно, вернул ложь.

Пример 2: не равный оператор с помощью утверждения

Мы уже знаем, что не равны Оператор возвращает логическое значение. Следовательно, это может быть использовано в условиях принятия решений.

В следующем примере мы будем использовать не равны Оператор в Если заявление условие.

Python Program

a = 11

if a%2 != 0 :
    print(a, "is not even number.")

Выход

11 is not even number.

Возвращает true для Отказ И поэтому Если блок выполнен.

Пример 3: не равный оператор с строками

В этом примере мы будем использовать Не равны Оператор для проверки. Если две строки не равны.

Python Program

a = "python"
b = "javascript"

if a != b :
    print(a, 'and', b, 'are different.')

Выход

a and b have same value.

Очевидно, что две строки не равны и результат правда. Итак, Python выполняет код блокировки.

Пример 4: не равный оператор во время условия

Вы можете использовать не равный оператор во время контура.

Python Program

a = 4

while a != 0 :
    print("hello")
    a -= 1

Выход

hello
hello
hello
hello

Пример 5: не равный оператор в составном состоянии

не равны Оператор может быть использован для объединения простых условий и формирования сложных условий или булевых выражений.

Python Program

a = 4
b = 5

if (a == 1) != (b == 5):
    print('Hello')

и Два простых условия, и мы используем не равный оператор, чтобы присоединиться к ним и сформировать составное состояние.

Выход

Hello

Резюме

В этом уроке примеров Python мы узнали, какой Python не равный оператор сравнения, как его использовать, чтобы найти, если два значения не равны, с помощью хорошо подробных примеров программ.

Порядок вычисления¶

Если имеется выражение вида , что производится раньше: сложение
или умножение? Школьный курс математики говорит нам, что умножение должно
производиться в первую очередь. Это означает, что оператор умножения имеет
более высокий приоритет, чем оператор сложения.

Следующая таблица показывает приоритет операторов в Python, начиная с самого
низкого (самое слабое связывание) и до самого высокого (самое сильное
связывание). Это означает, что в любом выражении Python сперва вычисляет
операторы и выражения, расположенные внизу таблицы, а затем операторы выше по
таблице.

Эта таблица взята из
и приводится здесь для полноты описания. На практике лучше использовать скобки
для группировки операторов и операндов, чтобы в явном виде указать порядок
вычисления выражений. Заодно это облегчит чтение программы. Более подробно см.
в разделе
ниже.

Приоритет операторов

Оператор	Описание
	лямбда-выражение
	Логическое “ИЛИ”
	Логическое “И”
	Логическое “НЕ”
,	Проверка принадлежности
,	Проверка тождественности
, , , , ,	Сравнения
	Побитовое “ИЛИ”
	Побитовое “ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО ИЛИ”
	Побитовое “И”
,	Сдвиги
,	Сложение и вычитание
, , ,	Умножение, деление, целочисленное деление и остаток от деления
,	Положительное, отрицательное
	Побитовое НЕ
	Возведение в степень
	Ссылка на атрибут
	Обращение по индексу
	Вырезка
	Вызов функции
	Связка или кортеж
	Список
	Словарь

Операторы, о которых мы не упомянули, будут объяснены в дальнейших главах.

Имена ссылаются на значения

Как и во многих других языках, присваивание в Python — это связывание символического имени в левой части выражения со значением в правой части. Если имени присвоено какое-нибудь значение, мы говорим, что оно ссылается на это значение или является ссылкой на значение.

Теперь имя ссылается на значение 23. В дальнейшем при использовании имени мы будем получать значение 23.

Также можно сказать, что имя привязано к значению 23.

То, как именно имя ссылается на значение, на самом деле не слишком важно. Если вы имеете опыт работы с языком C, можете считать, что это указатель

Но если это вам ни о чем не говорит, — не заморачивайтесь.

Схематические изображения в этой статье помогут вам разобраться в происходящем в коде. Серый ярлычок — это имя, а стрелочка указывает на его значение. На иллюстрации ниже вы видите, что имя x ссылается на целое число 23.

Все схемы — из оригинальной статьи, автор — nedbat