我们可以很容易地找到两个变量的xor:

def xor(a,b):
    return a !=b

例子:

xor(真，假)>>真

你总是可以使用xor的定义从其他逻辑操作中计算它:

(a and not b) or (not a and b)

但这对我来说有点太啰嗦了，而且乍一看不是特别清楚。另一种方法是:

bool(a) ^ bool(b)

两个布尔值上的xor操作符是逻辑xor(不像整型值上的xor，它是按位的)。这是有意义的，因为bool只是int的一个子类，但被实现为只有值0和1。当域限制为0和1时，逻辑xor等价于按位xor。

所以logical_xor函数的实现方式如下:

def logical_xor(str1, str2):
    return bool(str1) ^ bool(str2)

感谢Python-3000邮件列表中的Nick Coghlan。

简单，容易理解:

sum(bool(a), bool(b)) == 1

如果一个排他性的选项是你想要的，即从n个选项中选择1个，它可以扩展为多个参数:

sum(bool(x) for x in y) == 1

这里建议的一些实现在某些情况下会导致操作数的重复求值，这可能会导致意想不到的副作用，因此必须避免。

也就是说，一个返回True或False的xor实现相当简单;如果可能的话，返回其中一个操作数的方法要棘手得多，因为对于应该选择哪个操作数没有共识，特别是当有两个以上的操作数时。例如，xor(None， -1， []， True)是否应该返回None，[]或False?我敢打赌，每个答案对某些人来说都是最直观的。

对于True-或false -结果，有多达五种可能的选择:返回第一个操作数(如果它在value中匹配最终结果，否则布尔值)，返回第一个匹配(如果至少存在一个，否则布尔值)，返回最后一个操作数(如果…Else…)，返回最后一次匹配(if…Else…)，或者总是返回boolean。总共是5 ** 2 = 25种xor口味。

def xor(*operands, falsechoice = -2, truechoice = -2):
  """A single-evaluation, multi-operand, full-choice xor implementation
  falsechoice, truechoice: 0 = always bool, +/-1 = first/last operand, +/-2 = first/last match"""
  if not operands:
    raise TypeError('at least one operand expected')
  choices = [falsechoice, truechoice]
  matches = {}
  result = False
  first = True
  value = choice = None
  # avoid using index or slice since operands may be an infinite iterator
  for operand in operands:
    # evaluate each operand once only so as to avoid unintended side effects
    value = bool(operand)
    # the actual xor operation
    result ^= value
    # choice for the current operand, which may or may not match end result
    choice = choices[value]
    # if choice is last match;
    # or last operand and the current operand, in case it is last, matches result;
    # or first operand and the current operand is indeed first;
    # or first match and there hasn't been a match so far
    if choice < -1 or (choice == -1 and value == result) or (choice == 1 and first) or (choice > 1 and value not in matches):
      # store the current operand
      matches[value] = operand
    # next operand will no longer be first
    first = False
  # if choice for result is last operand, but they mismatch
  if (choices[result] == -1) and (result != value):
    return result
  else:
    # return the stored matching operand, if existing, else result as bool
    return matches.get(result, result)

testcases = [
  (-1, None, True, {None: None}, [], 'a'),
  (None, -1, {None: None}, 'a', []),
  (None, -1, True, {None: None}, 'a', []),
  (-1, None, {None: None}, [], 'a')]
choices = {-2: 'last match', -1: 'last operand', 0: 'always bool', 1: 'first operand', 2: 'first match'}
for c in testcases:
  print(c)
  for f in sorted(choices.keys()):
    for t in sorted(choices.keys()):
      x = xor(*c, falsechoice = f, truechoice = t)
      print('f: %d (%s)\tt: %d (%s)\tx: %s' % (f, choices[f], t, choices[t], x))
  print()

这将获得两个(或多个)变量的逻辑独占异或

str1 = raw_input("Enter string one:")
str2 = raw_input("Enter string two:")

any([str1, str2]) and not all([str1, str2])

这种设置的第一个问题是，它很可能遍历整个列表两次，并且至少会检查至少一个元素两次。因此，它可以提高代码的理解能力，但不能提高速度(根据您的用例，速度可能略有不同)。

这种设置的第二个问题是，无论变量的数量如何，它都会检查排他性。这可能一开始被认为是一个特征，但随着变量数量的增加，第一个问题变得更加重要(如果它们确实如此的话)。

XOR在operator.xor中实现。