谷歌不让我搜索|=,所以我很难找到相关的文件。有人知道吗?
当前回答
当与set一起使用时,它执行联合操作。
其他回答
|=在对象对之间执行原地+操作。特别是,在:
Sets:并集操作 Dicts:更新操作 计数器:(多集的)并集操作 数字:按位或,二进制操作
在大多数情况下,它与|操作符相关。请看下面的例子。
Sets
例如,赋值给s1和s2的两个集合的并集共享以下等价表达式:
>>> s1 = s1 | s2 # 1
>>> s1 |= s2 # 2
>>> s1.__ior__(s2) # 3
其中s1的最终值等价于:
指定的或运算 就地或就地操作 通过特殊方法++的就地或操作
例子
这里我们将OR(|)和in-place 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'}
字典
在Python 3.9+中,字典之间提出了新的合并(|)和更新(|=)操作符。注意:这些操作符与上面提到的集合操作符不同。
给定赋值给d1和d2的两个字典之间的运算:
>>> d1 = d1 | d2 # 1
>>> d1 |= d2 # 2
其中d1通过:
指定的合并权限操作 就地合并-权利(更新)操作;相当于d1.update(d2)
例子
这里我们对dicts应用merge(|)和update (|=):
>>> 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}
计数器
的集合。计数器与称为多集(mset)的数学数据结构有关。它基本上是(对象,多重性)键-值对字典。
给定分配给c1和c2的两个计数器之间的操作:
>>> c1 = c1 | c2 # 1
>>> c1 |= c2 # 2
其中c1是等效的via:
指定的联合操作 现场工会操作
多集的联合包含每个条目的最大多重度。注意,这与两个集合之间或两个常规字典之间的行为不同。
例子
在这里,我们将union(|)和in-place 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})
数字
最后,你可以做二进制数学。
给定n1和n2两个数字之间的运算:
>>> n1 = n1 | n2 # 1
>>> n1 |= n2 # 2
其中n1是通过等价的:
指定的位或操作 就地按位或操作
例子
这里我们对数字应用按位或(|)和就地按位或(|=):
>>> n1 = 0
>>> n2 = 1
>>> # Bitwise OR, |
>>> n1 | n2
1
>>> n1
0
>>> # In-place Bitwise OR, |=
>>> n1 |= n2
>>> n1
1
审查
本节简要回顾一些位数学。在最简单的情况下,按位OR操作比较两个二进制位。它总是返回1,除非两位都是0。
>>> assert 1 == (1 | 1) == (1 | 0) == (0 | 1)
>>> assert 0 == (0 | 0)
现在我们将这个概念扩展到二进制数之外。给定任意两个整数(没有分数分量),我们应用位或运算,得到一个积分结果:
>>> a = 10
>>> b = 16
>>> a | b
26
如何?通常,按位操作遵循一些“规则”:
内部比较二进制等价物 应用操作 返回作为给定类型的结果
让我们把这些规则应用到上面的正则整数上。
(1)比较二进制等价,这里是字符串(0b表示二进制):
>>> bin(a)
'0b1010'
>>> bin(b)
'0b10000'
(2)对每一列应用按位或操作(当两列都为0时为0,否则为1):
01010
10000
-----
11010
(3)返回给定类型的结果,例如以10为基数,十进制:
>>> 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进制的整数,例如十六进制和八进制:
>>> a = 10 # 10, dec
>>> b = 0b10000 # 16, bin
>>> c = 0xa # 10, hex
>>> d = 0o20 # 16, oct
>>> a | b
26
>>> c | d
26
另请参阅
An example of overloading the __ior__() method to iterate iterables in a MutableSet abstract base class R. Hettinger's OrderedSet recipe (see lines 3 and 10 respectively) A thread on Python-ideas on why to use |= to update a set A section B.8 of Dive in Python 3 on special methods of Python operators In-place binary operators fallback to regular methods, see cpython source code (eval.c and abstract.c). Thanks @asottile. A post on how python handles displaying prepended zeros in bitwise computations
+就地按位OR操作符不能应用于字面量;为对象分配名称。
特殊方法返回与其对应操作符相同的操作。
给出一个用例(在花时间分析其他答案之后):
def process(item):
return bool(item) # imagine some sort of complex processing taking place above
def any_success(data): # return True if at least one is successful
at_least_one = False
for item in data:
at_least_one |= process(item)
return at_least_one
>>> any_success([False, False, False])
False
>>> any_success([True, False, False])
True
>>> any_success([False, True, False])
True
基本上没有短路:如果你需要处理每个项目并记录至少一次成功,可能会有用。
请参见此回答中的注意事项
当与set一起使用时,它执行联合操作。
这只是当前变量和另一个变量之间的OR运算。当T=True和F=False时,请以图形方式查看输出:
r | s | r|=s |
---|---|---|
T | T | T |
T | F | T |
F | T | T |
F | F | F |
例如:
>>> r=True
>>> r|=False
>>> r
True
>>> r=False
>>> r|=False
>>> r
False
>>> r|=True
>>> r
True
它表示按位或操作。
例子:
x = 5
x |= 3 #which is similar to x = x | 3
print(x)
答案:7
它是如何工作的?
The binary of 5 is : 0 1 0 1
The binary of 3 is : 0 0 1 1
OR operation : (If one of both sides are 1/True then result is 1/True)
0 1 0 1 #Binary of 5
0 0 1 1 #Binary of 3
---------------------
0 1 1 1 #Binary of 7
所以答案是7
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