Курс Python → Порядок операций в Python

При работе с цепными операциями в Python, необходимо быть внимательным, так как поведение некоторых выражений может показаться неожиданным. Например, если у нас есть выражение a == b == c, то оно будет вычислено как (a == b) and (b == c), что может привести к неожиданным результатам. То же самое относится к выражениям вида 0 <= x <= 100, которое может вызвать путаницу.

Одним из примеров подобного поведения является выражение 1 > 0 0) and (0 0) < 1, что приведет к результату False.

Для более явного понимания и предсказуемости результата цепных операций в Python, рекомендуется явно указывать порядок операций с использованием скобок. Например, вместо выражения 1 > 0 0) and (0 < 1), чтобы избежать недопонимания и ошибок в интерпретации.


# Примеры кода
a = b = c = 1
print(a == b == c)  # True

x = 50
print(0 <= x  0  0) and (0 < 1))  # True

Использование явного указания порядка операций и скобок позволит избежать недоразумений при работе с цепными операциями в Python и сделает код более понятным и предсказуемым.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Генераторы в Python
  2. Изменение IP-адреса в Python
  3. Измерение потребления памяти при сортировке
  4. Компиляция регулярных выражений
  5. Цикл while в Python
  6. Оптимизация строк в Python
  7. Оператор «not» в Python
  8. Избегайте пустого списка
  9. Многострочные строки в Python
  10. Python Метод Union Множеств
  11. Enum в Python: создание и использование перечислений
  12. Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
  13. Поиск email
  14. Принципы Zen Python
  15. Решатель судоку на Python с pygame
  16. Генерация случайных чисел в Python
  17. Работа с контекстным менеджером Pool
  18. Принципы Zen of Python
  19. Python defaultdict добавление ключа
  20. Структурирование именованных констант
  21. Функция zip() в Python
  22. Метод splitlines() для разделения строк
  23. Преобразование генераторов в циклы
  24. Python и Монти Пайтон
  25. Очистка строки в Python
  26. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  27. Работа с комплексными числами
  28. Наиболее частотные элементы с помощью Counter
  29. Проекты на Python
  30. Перезагрузка оператора в Python
  31. Профилирование кода на Python
  32. Namedtuple в Python
  33. Извлечение аудио из видео
  34. Деление в Python
  35. Преобразование текста в речь с Python
  36. Списковое включение в Python
  37. Параллельные вычисления в Python
  38. Поиск кода
  39. Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
  40. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  41. Копирование в Python
  42. Лямбда-функции в Python
  43. Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
  44. Обработка элементов в Python
  45. Разделение строк методом split()
  46. Преобразование типов данных в set comprehension
  47. Обработка ошибок ввода данных
  48. Шаблоны Flask: условия и циклы

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию