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🐣🐓🏀python

运算符

算数运算符

算数运算符有如下
+(加号)
例如 :

print(1+2)#结果为3

-(减号)
例如 :

print(1-2)#结果为-1

(* ) (乘号)
例如 :

print(1*2)#结果为2

/ (除号)
例如 :

print(1/2)#结果为0.5,这里和C语言不同,这里可以是小数

%(取余)
例如 :

print(1%2)#结果为1

** (次方)
例如 :

print(2**2)print(4**0.5)##结果为4和2,这里可以的次方可以用小数表示

// (取整除号)
例如 :

print(7//2)print(-7//2)#结果为3和-4,这里有点类似C语言int的除法,但是这里是舍弃小数,往小的方向取整,不是四舍五入

关系运算符

<= (小于等于)

=(大于等于)
==(等于)
!=(不等于)

针对整数类的关系运算

)如果关系符合, 则表达式返回 True. 如果关系不符合, 则表达式返回 False

a = 10b = 20print(a < b)# Trueprint(a <= b)# Trueprint(a > b)#Falseprint(a >= b)#Falseprint(a == b)#Falseprint(a != b)# True

针对字符串的关系运算

a = 'hello'b = 'world'print(a < b)# Trueprint(a <= b)# Trueprint(a > b)#Falseprint(a >= b)#Falseprint(a == b)#Falseprint(a != b)# True

注意:
直接使用 == 或者 != 即可对字符串内容判定相等. (这一点和 C / Java 不同).
字符串比较大小, 规则是 “字典序”

字典序其实简单的来说就是abcd的字母排列顺序,越靠前越小

浮点数不能使用==判断相等

print(0.1 + 0.2 == 0.3)

注意: 浮点数在计算机中的表示并不是精确的! 在计算过程中, 就容易出现非常小的误差

print(0.1)  结果0.1print(0.2)  结果0.2print(0.3)  结果0.3print(0.1 + 0.2)  结果0.30000000000000004

至于为什么会出现0.30000000000000004我也不清楚

正确的比较方式: 不再严格比较相等了, 而是判定差值小于允许的误差范围

a = 0.1 + 0.2b = 0.3print(-0.000001 < (a - b) < 0.000001)

逻辑运算符

像 and or not 这一系列的运算符称为 逻辑运算符
and 并且(C语言中的&&). 两侧操作数均为 True, 最终结果为 True. 否则为 False. (一假则假)
or 或者(C语言中的||). 两侧操作数均为 False, 最终结果为 False. 否则为 True. (一真则真)
not 逻辑取反. 操作数本身为 True, 则返回 False. 本身为 False, 则返回 True.

a = 10b = 20c = 30print(a < b and b < c)   #Trueprint(a < b and b > c)   #Falseprint(a > b or b > c)   #Falseprint(a < b or b > c)   #Trueprint(not a < b)   #Falseprint(not a > b)   #True

a < b and b < c 这个操作等价于 a < b < c .
C语言中则是a

赋值运算符

(1) = 的使用
= 表示赋值. 这个我们已经用过很多次了. 注意和 == 区分
= 除了基本的用法之外, 还可以同时针对多个变量进行赋值

链式赋值:

a = b = 10

交换变量a = 10b = 20tmp = aa = bb = tmp

多元赋值:

a, b = 10, 20

交换变量a = 10b = 20a, b = b, a

复合赋值运算符
python的复合运算符和C语言的运算方式一样
比如:
a+=1 ==> a=a+1
a-=1 ==> a=a-1
a*=1 ==> a=a*1
a/=1 ==> a=a/1
a%=1 ==> a=a%1
但是需要注意的是python不能像C语言那样使用自增和自减(++ --),因此我们需要-1或+1的话就可以使用复合赋值运算

其他

除了上述之外, Python 中还有一些运算符, 比如 身份运算符 (is, is not), 成员运算符 (in, not in), 位运算符( & | ~ ^ << >>) 等

来源地址：https://blog.csdn.net/2301_79178723/article/details/132863640