


Warum wird „0 < 0 == 0' in Python als „Falsch' ausgewertet?
Verkettete Vergleiche in Python: Das Geheimnis von 0 < lüften 0 == 0 Falschheit
In den Tiefen des Standardbibliothekscodes von Python liegt ein rätselhaftes Konstrukt in Queue.py aus Python 2.6:
def full(self): """Return True if the queue is full, False otherwise (not reliable!).""" self.mutex.acquire() n = 0 < self.maxsize == self._qsize() self.mutex.release() return n
Warum ist dieser Ausdruck 0 < 0 == 0, Ausbeute Falsch? Auf den ersten Blick scheint es kontraintuitiv, da 0 eindeutig kleiner als 0 ist und 0 == 0 wahr ist.
Verkettete Vergleiche: Pythons Verknüpfung
Python hat eine einzigartige Funktion namens „verkettete Vergleiche“, die die Darstellung von Bereichsvergleichen prägnanter macht. Folgendes entspricht beispielsweise der Verwendung verketteter Vergleiche:
0 < x <= 5
Intern werden diese verketteten Vergleiche unterschiedlich interpretiert. Python wertet den Ausdruck von links nach rechts aus und gibt den Wert des ersten Vergleichs zurück, der „False“ ergibt. In unserem Fall ist 0 < 0 ergibt Falsch, daher ist die nachfolgende == 0-Auswertung irrelevant und der Ausdruck gibt daher Falsch zurück.
Wenn dagegen Klammern eingeführt werden, erzwingen sie, dass die Auswertung des darin enthaltenen Ausdrucks vor der nächsten abgeschlossen wird Vergleich angewendet wird. Dies negiert das verkettete Vergleichsverhalten. Als Ergebnis erhalten wir die erwarteten True-Werte, wenn Klammern hinzugefügt werden:
(0 < 0) == 0 0 < (0 == 0)
Daher ist der Ausdruck der Methode full(), 0 < self.maxsize == self._qsize(), ergibt False, wenn self.maxsize 0 ist, was bedeutet, dass die Warteschlange nie voll ist, wenn die Größenbeschränkung auf 0 gesetzt ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wird „0 < 0 == 0' in Python als „Falsch' ausgewertet?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
