


Pourquoi \'1\' dans \'11' == True est-il évalué à False en Python ?
L'énigme de la priorité des opérateurs en Python : percer le mystère du « in » et des comparaisons
Le comportement déroutant observé avec l'opérateur « in » de Python et les comparaisons ont laissé beaucoup de gens perplexes. Mais sous la surface se cache une interaction subtile entre la priorité des opérateurs et le chaînage des expressions.
La priorité des opérateurs détermine l'ordre dans lequel les opérations sont évaluées dans une expression. En Python, les opérateurs « in » et de comparaison (par exemple, « == ») ont la même priorité. Par conséquent, elles sont traitées de gauche à droite.
Cependant, la situation devient plus complexe lorsqu'il s'agit d'expressions enchaînées. Un piège courant survient lorsque l'on tente de comparer le résultat d'une opération « in » avec une autre valeur. Prenons l'exemple suivant :
<code class="python">'1' in '11' == True</code>
Étonnamment, cette expression est évaluée comme False. La raison réside dans l'enchaînement de 'in' et '=='. L'expression est effectivement analysée comme :
<code class="python">('1' in '11') and ('11' == True)</code>
L'opérateur 'in' vérifie si '1' est membre de '11', ce qui donne True. Cependant, la deuxième comparaison, '11' == True, donne False. Ainsi, l'expression globale est évaluée à False.
Pour obtenir la valeur True souhaitée, il faut explicitement modifier l'ordre de priorité. Ceci peut être réalisé en utilisant des parenthèses :
<code class="python">('1' in '11') == True</code>
En mettant l'opération 'in' entre parenthèses, l'expression est évaluée dans sa portée avant de la comparer avec True. Cette modification aboutit à un résultat True comme prévu.
Comprendre la priorité et le chaînage des opérateurs est crucial pour déchiffrer le comportement des expressions Python complexes. Il permet aux développeurs d'anticiper la séquence des opérations et d'éviter les pièges inattendus.
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Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

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