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| =(ior)在Python中做什么?

| =(ior)在Python中做什么?

|=在成对的对象之间执行 就地 +操作。尤其是:

在大多数情况下,它与|操作员有关。请参阅下面的示例。

例如,两个分配的集合的s1并并s2共享以下等效表达式:

>>> s1 = s1 | s2                                           # 1
>>> s1 |= s2                                               # 2
>>> s1.__ior__(s2)                                         # 3

其中的最终值s1等于:

在这里,我们将OR(|)和就地OR(|=)应用于 集合

>>> s1 = {"a", "b", "c"}
>>> s2 = {"d", "e", "f"}

>>> # OR, | 
>>> s1 | s2
{'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}
>>> s1                                                     # `s1` is unchanged
{'a', 'b', 'c'}

>>> # In-place OR, |=
>>> s1 |= s2
>>> s1                                                     # `s1` is reassigned
{'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}

Python 3.9+中,在字典之间提出了新的merge(|)和update(|=)运算符。注意:这些与上述集合运算符不同。

两个指定的dictd1和之间的给定操作d2

>>> d1 = d1 | d2                                           # 1
>>> d1 |= d2                                               # 2

其中d1经由相当于:

在此,我们将merge(|)和update(|=)应用于 字典

>>> d1 = {"a": 0, "b": 1, "c": 2}
>>> d2 = {"c": 20, "d": 30}

>>> # Merge, | 
>>> d1 | d2
{"a": 0, "b": 1, "c": 20, "d": 30}
>>> d1 
{"a": 0, "b": 1, "c": 2}

>>> # Update, |=
>>> d1 |= d2
>>> d1 
{"a": 0, "b": 1, "c": 20, "d": 30}

collections.Counter涉及称为数学数据结构多集 (MSET)。它基本上是(对象,多重性)键值对的决定。

给定两个分配柜台之间的操作c1c2

>>> c1 = c1 | c2                                           # 1
>>> c1 |= c2                                               # 2

其中c1经由相当于:

多集并集包含每个条目的最大重复数。请注意,这与两个集合之间或两个常规字典之间的行为方式不同。

在这里,我们将union(|)和就地union(|=)应用于 Counters

import collections as ct


>>> c1 = ct.Counter({2: 2, 3: 3})
>>> c2 = ct.Counter({1: 1, 3: 5})

>>> # Union, |    
>>> c1 | c2
Counter({2: 2, 3: 5, 1: 1})
>>> c1
Counter({2: 2, 3: 3})

>>> # In-place Union, |=
>>> c1 |= c2
>>> c1
Counter({2: 2, 3: 5, 1: 1})

最后,您可以进行二进制数学运算。

在两个分配的数字n1和之间进行给定的运算n2

>>> n1 = n1 | n2                                           # 1
>>> n1 |= n2                                               # 2

其中n1经由相当于:

在这里,我们将按位OR(|)和就位按位OR(|=)应用于 数字

>>> n1 = 0
>>> n2 = 1

>>> # Bitwise OR, |
>>> n1 | n2
1
>>> n1
0

>>> # In-place Bitwise OR, |=
>>> n1 |= n2
>>> n1
1

本节简要回顾一些按位数学。在最简单的情况下,按位或运算会比较两个二进制位。1除非两个位均为,否则它将始终返回0

>>> assert 1 == (1 | 1) == (1 | 0) == (0 | 1)
>>> assert 0 == (0 | 0)

现在,我们将这个想法扩展到二进制数之外。给定任意两个整数(缺少小数部分),我们应用按位“或”并得到一个积分结果:

>>> a = 10 
>>> b = 16 
>>> a | b
26

怎么样?通常,按位运算遵循一些“规则”:

让我们将这些规则应用于上面的常规整数。

(1)比较二进制等效项,在这里视为字符串(0b表示二进制):

>>> bin(a)
'0b1010'
>>> bin(b)
'0b10000'

(2)对每列应用按位或运算(0当两者均为时0,否则1):

01010
10000
-----
11010

(3)返回给定类型的结果,例如以10为底的十进制数:

>>> int(0b11010)
26

内部二进制比较意味着我们可以将后者应用于任何基数的整数,例如十六进制和八进制:

>>> c = 0xa                                            # 10
>>> d = 0o20                                           # 16 
>>> c | d
26

+就位按位或运算符不能应用于文字;将对象分配给名称

++特殊方法返回与其对应运算符相同的操作。

python 2022/1/1 18:46:14 有327人围观

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