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本篇内容介绍了“Python如何使用三元运算符进行条件赋值”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
Python 提供了一种在一行中进行赋值和交换的直观方式。请参考下面的例子。
x, y = 10, 20print(x, y) x, y = y, xprint(x, y) #1 (10, 20)#2 (20, 10)
右边的赋值为一个新的元组播种。而左边的立即将那个（未引用的）元组解包到名称 <a> 和 <b>。
分配完成后，新元组将被取消引用并标记为垃圾收集。变量的交换也发生在最终。
比较运算符的聚合是另一个有时可以派上用场的技巧。
n = 10 result = 1 < n < 20 print(result) # True result = 1 > n <= 9 print(result) # False
三元运算符是 if-else 语句的快捷方式，也称为条件运算符。
[on_true] if [expression] else [on_false]
以下是一些示例，您可以使用它们使代码紧凑简洁。
下面的语句与它的意思相同，即“如果 y 为 9，则将 10 分配给 x，否则将 20 分配给 x ”。如果需要，我们可以扩展运算符的链接。
x = 10 if (y == 9) else 20
同样，我们可以对类对象做同样的事情。
x = (classA if y == 1 else classB)(param1, param2)
在上面的例子中，classA 和 classB 是两个类，其中一个类构造函数将被调用。
下面是一个没有的例子。加入评估最小数字的条件。
def small(a, b, c): return a if a <= b and a <= c else (b if b <= a and b <= c else c) print(small(1, 0, 1))print(small(1, 2, 2))print(small(2, 2, 3))print(small(5, 4, 3))#Output#0 #1 #2 #3
我们甚至可以在列表推导式中使用三元运算符。
[m**2 if m > 10 else m**4 for m in range(50)]#=> [0, 1, 16, 81, 256, 625, 1296, 2401, 4096, 6561, 10000, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400, 441, 484, 529, 576, 625, 676, 729, 784, 841, 900, 961, 1024, 1089, 1156, 1225, 1296, 1369, 1444, 1521, 1600, 1681, 1764, 1849, 1936, 2025, 2116, 2209, 2304, 2401]
基本方法是使用从 C 语言派生的反斜杠。
multiStr = "select * from multi_row \ where row_id < 5"print(multiStr)# select * from multi_row where row_id < 5
另一个技巧是使用三引号。
multiStr = """select * from multi_row where row_id < 5"""print(multiStr)#select * from multi_row #where row_id < 5
上述方法的共同问题是缺乏适当的缩进。如果我们尝试缩进，它会在字符串中插入空格。
所以最终的解决方案是将字符串拆分成多行，并将整个字符串括在括号中。
multiStr= ("select * from multi_row ""where row_id < 5 ""order by age") print(multiStr)#select * from multi_row where row_id < 5 order by age我们可以使用一个列表来初始化一个 no。的变量。在解压列表时，变量的数量不应超过编号。列表中的元素。
testList = [1,2,3]x, y, z = testListprint(x, y, z)#-> 1 2 3
如果您想知道代码中导入的模块的绝对位置，请使用以下技巧。
import threading import socketprint(threading)print(socket)#1- <module 'threading' from '/usr/lib/python2.7/threading.py'>#2- <module 'socket' from '/usr/lib/python2.7/socket.py'>
这是一个有用的功能，我们很多人都不知道。
在 Python 控制台中，每当我们测试表达式或调用函数时，结果都会发送到临时名称 _（下划线）。
>>> 2 + 13>>> _3>>> print _3
“_”引用上次执行的表达式的输出。
就像我们使用列表推导一样，我们也可以使用字典/集合推导。它们易于使用且同样有效。这是一个例子。
testDict = {i: i * i for i in xrange(10)} testSet = {i * 2 for i in xrange(10)}print(testSet)print(testDict)
#set([0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])
#{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}注意 -两个语句中只有 <:> 的区别。此外，要在 Python3 中运行上述代码，请将 替换为 。
我们可以在 模块的帮助下在 Python 脚本中设置断点。请按照以下示例进行操作。
import pdb pdb.set_trace()
我们可以在脚本的任何地方指定 <pdb.set_trace()> 并在那里设置断点。这是非常方便的。
Python 允许运行 HTTP 服务器，您可以使用它从服务器根目录共享文件。下面是启动服务器的命令。
python -m SimpleHTTPServer
python3 -m http.server
以上命令将在默认端口 8000 上启动服务器。您还可以通过将自定义端口作为最后一个参数传递给上述命令来使用自定义端口。
我们可以通过调用 dir() 方法来检查 Python 中的对象。这是一个简单的例子。
test = [1, 3, 5, 7]print( dir(test) )
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
要验证多个值，我们可以通过以下方式进行。
if m in [1,3,5,7]:
代替：
if m==1 or m==3 or m==5 or m==7:
或者，我们可以使用 ‘{1,3,5,7}’ 而不是 ‘[1,3,5,7]’ 作为 ‘in’ 运算符，因为 ‘set’ 可以通过 O(1) 访问每个元素。
有时，如果当前运行的 Python 引擎低于支持的版本，我们可能不想执行我们的程序。为此，您可以使用以下代码片段。它还以可读格式打印当前使用的 Python 版本。
import sys#Detect the Python version currently in use.if not hasattr(sys, "hexversion") or sys.hexversion != 50660080:
print("Sorry, you aren't running on Python 3.5\n")
print("Please upgrade to 3.5.\n")
sys.exit(1)
#Print Python version in a readable format.print("Current Python version: ", sys.version)或者，您可以在上面的代码中使用sys.version_info >= (3, 5)替换sys.hexversion!= 50660080。这是一位知情读者的建议。
在 Python 2.7 上运行时的输出。
Python 2.7.10 (default, Jul 14 2015, 19:46:27)[GCC 4.8.2] on linux Sorry, you aren't running on Python 3.5Please upgrade to 3.5.
在 Python 3.5 上运行时的输出。
Python 3.5.1 (default, Dec 2015, 13:05:11)[GCC 4.8.2] on linux Current Python version: 3.5.2 (default, Aug 22 2016, 21:11:05) [GCC 5.3.0]
如果您想连接列表中所有可用的标记，请参见以下示例。
>>> test = ['I', 'Like', 'Python', 'automation']
现在，让我们从上面给出的列表中的元素创建一个字符串。
>>> print ''.join(test)
testList = [1, 3, 5]testList.reverse()print(testList)#-> [5, 3, 1]
for element in reversed([1,3,5]): print(element)#1-> 5#2-> 3#3-> 1
"Test Python"[::-1]
这使输出为“nohtyP tseT”
[1, 3, 5][::-1]
上面的命令将输出 [5, 3, 1]。
使用枚举器，在循环中很容易找到索引。
testlist = [10, 20, 30]for i, value in enumerate(testlist): print(i, ': ', value)#1-> 0 : 10#2-> 1 : 20#3-> 2 : 30
我们可以使用以下方法来创建枚举定义。
class Shapes: Circle, Square, Triangle, Quadrangle = range(4)print(Shapes.Circle)print(Shapes.Square)print(Shapes.Triangle)print(Shapes.Quadrangle)#1-> 0#2-> 1#3-> 2#4-> 3
支持此功能的编程语言并不多。但是，Python 中的函数确实会返回多个值。
请参考以下示例以查看它的工作情况。
# function returning multiple values.def x(): return 1, 2, 3, 4# Calling the above function.a, b, c, d = x()print(a, b, c, d)
#-> 1 2 3 4
splat 运算符提供了一种解压参数列表的艺术方式。为清楚起见，请参阅以下示例。
def test(x, y, z):
print(x, y, z)testDict = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} testList = [10, 20, 30]test(*testDict)test(**testDict)test(*testList)#1-> x y z#2-> 1 2 3#3-> 10 20 30我们可以制作一个字典存储表达式。
stdcalc = {
'sum': lambda x, y: x + y,
'subtract': lambda x, y: x - y}print(stdcalc['sum'](9,3))print(stdcalc['subtract'](9,3))#1-> 12#2-> 6result = (lambda k: reduce(int.__mul__, range(1,k+1),1))(3)print(result)#-> 6
import functools result = (lambda k: functools.reduce(int.__mul__, range(1,k+1),1))(3)print(result)
#-> 6
test = [1,2,3,4,2,2,3,1,4,4,4]print(max(set(test), key=test.count))#-> 4
Python 将递归限制限制为 1000。我们可以重置它的值。
import sys x=1001print(sys.getrecursionlimit())sys.setrecursionlimit(x)print(sys.getrecursionlimit())#1-> 1000#2-> 1001
请仅在需要时应用上述技巧。
在 Python 2.7 中，32 位整数消耗 24 字节，而在 Python 3.5 中使用 28 字节。为了验证内存使用情况，我们可以调用 方法。
import sys x=1print(sys.getsizeof(x))#-> 24
import sys x=1print(sys.getsizeof(x))#-> 28
你有没有观察到你的 Python 应用程序消耗了大量资源，尤其是内存？这是使用<__slots__>类变量在一定程度上减少内存开销的一种技巧。
import sysclass FileSystem(object): def __init__(self, files, folders, devices): self.files = files self.folders = folders self.devices = devicesprint(sys.getsizeof( FileSystem ))class FileSystem1(object): __slots__ = ['files', 'folders', 'devices'] def __init__(self, files, folders, devices): self.files = files self.folders = folders self.devices = devicesprint(sys.getsizeof( FileSystem1 ))#In Python 3.5#1-> 1016#2-> 888
显然，您可以从结果中看到内存使用量有所节省。但是当一个类的内存开销不必要地大时，你应该使用 __slots__ 。仅在分析应用程序后执行此操作。否则，您将使代码难以更改并且没有真正的好处。
import sys
lprint=lambda *args:sys.stdout.write(" ".join(map(str,args)))lprint("python", "tips",1000,1001)#-> python tips 1000 1001t1 = (1, 2, 3)t2 = (10, 20, 30)print(dict (zip(t1,t2)))#-> {1: 10, 2: 20, 3: 30}print("http://www.baidu.com".startswith(("http://", "https://")))print("https://juejin.cn".endswith((".com", ".cn")))#1-> True#2-> Trueimport itertools test = [[-1, -2], [30, 40], [25, 35]]print(list(itertools.chain.from_iterable(test)))#-> [-1, -2, 30, 40, 25, 35]
如果您有一个包含嵌套列表或元组作为元素的输入列表，请使用以下技巧。但是，这里的限制是它使用了 for 循环。
def unifylist(l_input, l_target): for it in l_input: if isinstance(it, list): unifylist(it, l_target) elif isinstance(it, tuple): unifylist(list(it), l_target) else: l_target.append(it) return l_target test = [[-1, -2], [1,2,3, [4,(5,[6,7])]], (30, 40), [25, 35]]print(unifylist(test,[]))#Output => [-1, -2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 30, 40, 25, 35]
统一包含列表和元组的列表的另一种更简单的方法是使用 Python 的 < more_itertools > 包。它不需要循环。只需执行 < pip install more_itertools >，如果还没有的话。
import more_itertools test = [[-1, -2], [1, 2, 3, [4, (5, [6, 7])]], (30, 40), [25, 35]]print(list(more_itertools.collapse(test)))#Output=> [-1, -2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 30, 40, 25, 35]
这是使用字典来模仿 switch-case 构造的代码。
def xswitch(x):
return xswitch._system_dict.get(x, None) xswitch._system_dict = {'files': 10, 'folders': 5, 'devices': 2}print(xswitch('default'))print(xswitch('devices'))#1-> None#2-> 2“Python如何使用三元运算符进行条件赋值”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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