php中,a!=b和!a==b是什么区别?
有时判断的时候会发现if(!a==b)与if(a!=b)竟然有区别;
有几次用前一种方法没有得到我想要的结果,想问一下两者的区别。
补充:
不好意思,之前写错了。
应该是a!=b 与!a==b 之间有没有区别?
(难道之前不一样,是因为自己写错了?!)
回复内容:
有时判断的时候会发现if(!a==b)与if(a!=b)竟然有区别;
有几次用前一种方法没有得到我想要的结果,想问一下两者的区别。
补充:
不好意思,之前写错了。
应该是a!=b 与!a==b 之间有没有区别?
(难道之前不一样,是因为自己写错了?!)
楼主写错了吧? 注意是 ! $a == $b
, 不是 ! $a = $b
虽然 PHP 运算符优先级里!
优先级高于 =
,但是允许一种很奇怪的语法,就是 ! $a = $b
,这时候会先将 $b
赋值给 $a
, 然后 ! $a
,那这条语句永远返回的都是 $b == false
一样的结果。和 $a != $b
完全不能相提并论。
而 ! $a == $b
的话 应该会和 $a != $b
相同吧…
补充,按我的理解 ! $a == $b
应该会和 $a != $b
效果是相同的,暂时没有想到一个不一样的特例,不过PHP里有很多值可以与Boolen有一样的意思,难免有些在转换中出现你说发生的特殊情况。列一下PHP与false等价的情况:
布尔值 FALSE 本身
整型值 0(零)
浮点型值 0.0(零)
空字符串,以及字符串 "0"
不包括任何元素的数组
不包括任何成员变量的对象(仅 PHP 4.0 适用)
特殊类型 NULL(包括尚未赋值的变量)
从空标记生成的 SimpleXML 对象
比如 $a = 0
,$b = 1
,那么:
$a = $b
是 1 ,!1 是 false,所以 if (!$a = $b) 是 false$a != $b
是 1 != 0 明显是 true
if (!$a = $b) 等价于 if (!($a = $b)) 。
顺便,哪个老师教你这种写法的?
a != b
!a = b
一个等号是在赋值吧
代码风格很重要
// a和b作为字符串, 两者值应该是不相等的; 但是他们对应的布尔值都是false $a = '0'; $b = ''; $a != $b; // true !$a == $b; // false
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PHP和Python各有優勢,選擇依據項目需求。 1.PHP適合web開發,尤其快速開發和維護網站。 2.Python適用於數據科學、機器學習和人工智能,語法簡潔,適合初學者。

PHP在電子商務、內容管理系統和API開發中廣泛應用。 1)電子商務:用於購物車功能和支付處理。 2)內容管理系統:用於動態內容生成和用戶管理。 3)API開發:用於RESTfulAPI開發和API安全性。通過性能優化和最佳實踐,PHP應用的效率和可維護性得以提升。

PHP是一種廣泛應用於服務器端的腳本語言,特別適合web開發。 1.PHP可以嵌入HTML,處理HTTP請求和響應,支持多種數據庫。 2.PHP用於生成動態網頁內容,處理表單數據,訪問數據庫等,具有強大的社區支持和開源資源。 3.PHP是解釋型語言,執行過程包括詞法分析、語法分析、編譯和執行。 4.PHP可以與MySQL結合用於用戶註冊系統等高級應用。 5.調試PHP時,可使用error_reporting()和var_dump()等函數。 6.優化PHP代碼可通過緩存機制、優化數據庫查詢和使用內置函數。 7

PHP和Python各有優勢,選擇應基於項目需求。 1.PHP適合web開發,語法簡單,執行效率高。 2.Python適用於數據科學和機器學習,語法簡潔,庫豐富。

PHP仍然具有活力,其在現代編程領域中依然佔據重要地位。 1)PHP的簡單易學和強大社區支持使其在Web開發中廣泛應用;2)其靈活性和穩定性使其在處理Web表單、數據庫操作和文件處理等方面表現出色;3)PHP不斷進化和優化,適用於初學者和經驗豐富的開發者。

PHP適合web開發,特別是在快速開發和處理動態內容方面表現出色,但不擅長數據科學和企業級應用。與Python相比,PHP在web開發中更具優勢,但在數據科學領域不如Python;與Java相比,PHP在企業級應用中表現較差,但在web開發中更靈活;與JavaScript相比,PHP在後端開發中更簡潔,但在前端開發中不如JavaScript。

PHP和Python各有優劣,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.PHP適合快速開發和維護大型Web應用。 2.Python在數據科學和機器學習領域佔據主導地位。

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。
