Python：条件分支 if 语句全讲解
Python：条件分支 if 语句全讲解如果我拿出下面的代码，阁下该做何应对？
if not reset_excuted and (terminated or truncated):
...
else:
...----前言：
消化论文代码的时候看到这个东西直接大脑冻结，没想过会在这么基础的东西上犯难
看完即便是冰之勇者也能学会 大概吧 本文初编辑于2024.10.10
CSDN主页：https://blog.csdn.net/rvdgdsva
博客园主页：https://www.cnblogs.com/hassle
目录
[*]Python：条件分支 if 语句全讲解
[*]前言：
[*]运算符优先级
[*]优先级解析示例
[*]示例 1: 使用括号
[*]示例 2: 不使用括号
[*]复杂示例
[*]复杂if语句判断
[*]分析条件
[*]进入上面的分支的条件
[*]进入下面的分支的条件
[*]总结条件表
[*]结论
[*]多分支语句elif
[*]德摩根定律
[*]举例说明
[*]示例 1：第一条定律
[*]示例 2：第二条定律
运算符优先级
在 Python 中，布尔运算符的优先级从高到低的顺序如下：
[*]括号 ()：最高优先级，可以用于明确运算顺序。
[*]not：次高优先级。
[*]and：次低优先级。
[*]or：最低优先级。
优先级解析示例
示例 1: 使用括号
a = True
b = False
c = True
result = (a and not b) or c在这个例子中：
[*]括号 首先被计算：
[*]a and not b 中 not b 计算为 not False，结果为 True。
[*]然后，True and True 计算为 True。
[*]最后，整体表达式变为 True or c，结果是 True。
示例 2: 不使用括号
x = False
y = True
z = False
result = x or y and not z在这个例子中：
[*]优先级 按照 not > and > or：
[*]not z 计算为 not False，结果是 True。
[*]然后表达式转为 x or y and True。
[*]接着 y and True 计算为 True。
[*]最终计算为 x or True，结果是 True。
复杂示例
p = True
q = False
r = False
result = not (p and q) or r在这个示例中：
[*]括号 首先被计算：
[*]p and q 计算为 True and False，结果是 False。
[*]然后，not False 计算为 True。
[*]最终表达式变为 True or r，结果是 True。
复杂if语句判断
在表达式 if not a and b 中，not 只对 a 生效，不影响 b。
[*]not 的优先级高于 and，这意味着它会先处理 a 的值。
[*]首先计算 not a，这将返回 a 的布尔值的相反值。
[*]然后，使用 and 运算符将结果与 b 进行比较。
if not para_A and (para_B or para_C):
print("进入上面的分支")
else:
print("进入下面的分支")回到开头的示例，细细的捋一捋，在这段代码中：
在这里，not只对para_A生效，而不对(para_B or para_C)生效
要推算在什么情况下进入上面的分支或下面的分支，可以分析条件的每个部分。
分析条件
[*]not para_A：要求 para_A 为 False。
[*]这意味着要进入上面的分支，para_A 必须是 False。
[*](para_B or para_C)：要求 para_B 或 para_C 至少有一个为 True。
[*]这意味着只要 para_B 为 True 或 para_C 为 True，这个部分就成立。
进入上面的分支的条件
整体条件为 not para_A and (para_B or para_C)，因此要进入上面的分支，必须满足以下条件：
[*]条件 1：para_A 是 False。
[*]条件 2：para_B 是 True 或 para_C 是 True（至少有一个为 True）。
进入下面的分支的条件
为了进入下面的分支，条件需要不成立，即：
[*]条件 A：para_A 是 True。
[*]这时 not para_A 为 False，条件就不成立。
[*]条件 B：para_A 是 False，但 para_B 和 para_C 都是 False。
[*]这时 (para_B or para_C) 为 False，条件也不成立。
总结条件表
para_Apara_Bpara_C结果FalseTrueFalse进入上面的分支FalseFalseTrue进入上面的分支FalseTrueTrue进入上面的分支TrueFalseFalse进入下面的分支TrueTrueTrue进入下面的分支FalseFalseFalse进入下面的分支结论
[*]进入上面的分支：当 para_A 为 False，且 para_B 或 para_C 至少有一个为 True。
[*]进入下面的分支：当 para_A 为 True 或者 para_A 为 False，但 para_B 和 para_C 都为 False。
多分支语句elif
都写那么多了，干脆再补点东西显得更完整吧
在 Python 中，elif 是 “else if” 的缩写，用于在 if 语句中进行多重条件判断。它允许你在第一个 if 条件为 False 的情况下继续检查其他条件，从而实现更多的分支逻辑。
if condition1:
# 当 condition1 为 True 时执行的代码
elif condition2:
# 当 condition1 为 False 且 condition2 为 True 时执行的代码
elif condition3:
# 当 condition1 和 condition2 都为 False 且 condition3 为 True 时执行的代码
else:
# 当上面的所有条件都为 False 时执行的代码德摩根定律
在j实际代码应用中，你基本用不上这个定律，上面的东西已经可以解决绝大部分问题了。但如果程序非要在if条件语句上向你发难，至少你也知道怎么应对
德摩根定律是布尔代数中的两个重要定律，它们提供了关于逻辑运算（与、或和非）之间关系的重要公式。这两个定律如下：
第一条定律：
\[\text{not}(A\ or\ B) \equiv \text{not} A \ and\\text{not} B\]
解释：否定 A 或 B 相当于 A 和 B 的否定相与。
第二条定律：
\[\text{not}(A \ and\B) \equiv \text{not} A \ or\\text{not} B\]
解释：否定 A 且 B 相当于 A 的否定或 B 的否定。
举例说明
我们可以通过几个示例来理解这些定律：
示例 1：第一条定律
考虑 A = True 和 B = False：
[*]计算 not(A or B)：
[*]A or B 是 True
[*]not(A or B) 是 False
[*]计算 not A and not B：
[*]not A 是 False
[*]not B 是 True
[*]not A and not B 是 False
结果是一致的：not(A or B) = False 和 not A and not B = False。
示例 2：第二条定律
考虑 A = True 和 B = False：
[*]计算 not(A and B)：
[*]A and B 是 False
[*]not(A and B) 是 True
[*]计算 not A or not B：
[*]not A 是 False
[*]not B 是 True
[*]not A or not B 是 True
同样，结果是相等的：not(A and B) = True 和 not A or not B = True。
来源:https://www.cnblogs.com/hassle/p/18456599
免责声明：由于采集信息均来自互联网，如果侵犯了您的权益，请联系我们【E-Mail:cb@itdo.tech】 我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！
页:
[1]