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not函数python python中not函数

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python中的if not 怎么用python中的if not的用法说明如下：
1、if的语法为：if 条件为真：执行语句，而not是取反的意思 。
2、从上面的解释可理解为：if not 条件为真：执行语句==if 条件不为真：执行语句 。
3、举例：if n3:print "True"，假如n=3，就打印“True” 。如果加上not，即为if not n3:print “True”，就有：n=3，才会打印“True" 。
扩展资料：
python中的“if not 1”：
if条件语句后面需要跟随bool类型的数据，即True或者False 。然而 ， 如果不是bool类型的数据，可以将其转换成bool类型的数据，转换的过程是隐式的 。
在Python中 ， None、空列表[]、空字典{}、空元组()、0等一系列代表空和无的对象会被转换成False 。除此之外的其它对象都会被转化成True 。
在命令“if not 1”中，1便会转换为bool类型的True 。not是逻辑运算符非，not 1则恒为False 。因此if语句if not 1之下的语句，永远不会执行 。
python中的 if not 怎么理解 定义一个函数test（）返回bool值 然后 if not test（） 怎么理解这个语句？大家讲的都差不多
1. if 语句用来检验一个条件，如果 条件为真 ， 我们运行一块语句（称为 if-块 ）， 否则 我们处理
另外一块语句（称为 else-块 ） 。else 从句是可选的 。---python简明教程
2.test() 真not test()假，if not test() 不执行
test（）假not test()真 ， 此时 if not test()后面的就可以被执行了
Python中冷门但非常好用的内置函数Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型 。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择 。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器 ， 实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读 。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit]= 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了 ， 也更容易阅读和维护了 。
elements()
返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次 。元素会按首次出现的顺序返回 。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它 。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序 。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素 。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words ， 请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回 。你可以按任意顺序返回答案 。
输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决 。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数 ， 依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符 ， 然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
【not函数python python中not函数】 from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作 ， 比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序 。这时候就需要用到sorted() ， 它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表
对列表升序操作：
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False 。元素除了是 0、空、None、False外都算True 。注意：空元组、空列表返回值为True 。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list ， 元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list ， 存在一个为空的元素
False
all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False 。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True 。
F-strings
在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快 ， 比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单 。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~
python内置函数什么用Python内置函数有很多，下面给你例举了几种python3.4版本的内置函数：
1、abx(x)
返回一个数的绝对值 。参数可以是普通的整数，长整数或者浮点数 。如果参数是个复数，返回它的模
2、all(iterable)
如果iterable的所有元素为真（或者iterable为空）， 返回True 。等同于:
def all(iterable):
for element in iterable:
if not element:
return False
return True
3、any(iterable)
如果iterable的任一元素为真，返回True 。如果iterable为空，返回False 。等同于：
def any(iterable):
for element in iterable:
if element:
return True
return False
4、ascii(object)
这个函数跟repr()函数一样，返回一个可打印的对象字符串方式表示 。当遇到非ASCII码时，就会输出\x，\u或\U等字符来表示 。与Python 2版本里的repr()是等效的函数 。
print(ascii(10), ascii(9000000), ascii('b\31'), ascii('0x\1000'))
109000000'b\x19''0x@0'
5、bin(x)
将一个整数转化成一个二进制字符串 。结果是一个合法的Python表达式 。如果x不是一个Python int对象，它必须定义一个返回整数的__index__()方法
6、bool([x])
将一个值转化成布尔值，使用标准的真值测试例程 。如果x为假或者没有参数，它返回False；否则它返回True 。bool也是一个类，它是int的子类 。bool不能被继承 。它唯一的实例就是False和True
Python的函数参数总结import math
a = abs
print(a(-1))
n1 = 255
print(str(hex(n1)))
def my_abs(x):
# 增加not函数python了参数not函数python的检查
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x = 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-3))
def nop():
pass
if n1 = 255:
pass
def move(x, y, step, angle=0):
nx = xstep * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(tup)
print(isinstance(tup, tuple))
def quadratic(a, b, c):
k = b * b - 4 * a * c
# print(k)
# print(math.sqrt(k))
if k0:
print('This is no result!')
return None
elif k == 0:
x1 = -(b / 2 * a)
x2 = x1
return x1, x2
else:
x1 = (-bmath.sqrt(k)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)
return x1, x2
print(quadratic(2, 3, 1))
def power(x, n=2):
s = 1
while n0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print(power(2))
print(power(2, 3))
def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
enroll('elder', 'F')
enroll('android', 'B', 9)
enroll('pythone', '6', city='AnShan')
def add_end(L=[]):
L.append('end')
return L
print(add_end())
print(add_end())
print(add_end())
def add_end_none(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
print(add_end_none())
print(add_end_none())
print(add_end_none())
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sumn * n
return sum
print(calc(1, 2, 3))
print(calc())
l = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*l))
def foo(x, y):
print('x is %s' % x)
print('y is %s' % y)
foo(1, 2)
foo(y=1, x=2)
def person(name, age, **kv):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)
person('Elder', '8')
person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
def person2(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')
def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):
print(name, age, other, city, job)
person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)
person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')
def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)
test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
test2(*args, **kw)
关于not函数python和python中not函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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