用python代码定义变量saying = ['After', 'all', 'is', 'said', 'and', 'done', 'more', 'is', 'said', 'than', 'done'] 编写程序统计saying中出现的单词次数（分别按重复出现的单词记多次和记一次统计）。将单词按字典序排序并显示，再显示排在最后的2个单词，最后将根据saying生成字符串，单词之间用空格分隔。并展示代码

时间: 2023-03-15 09:55:26 浏览: 147

Python中is与==判断的区别

### Python中`is`与`==`的区别在Python编程中，经常需要比较两个对象是否相同或相等。为了实现这一目的，Python提供了两种比较运算符：`is`和`==`。这两种运算符虽然都能用来比较对象，但在具体应用场景和含义上有着本质的不同。 #### `==` 运算符 `==` 运算符用于比较两个对象的值是否相等。也就是说，当使用`==`比较两个对象时，实际上是在检查它们的值是否一致。这种比较通常由对象的`__eq__()`特殊方法实现，该方法定义了如何比较对象。例如： ```python a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] print(a == b) # 输出 True ``` 在这个例子中，列表`a`和`b`包含相同的元素，因此`a == b`返回`True`。 #### `is` 运算符 `is` 运算符则完全不同。它用于比较两个对象是否是指向同一个内存位置。换句话说，`is`检查的是两个对象是否是同一对象。这意味着如果两个对象是同一对象，则`is`会返回`True`；如果不是，则返回`False`。例如： ```python a = [1, 2, 3] b = a print(a is b) # 输出 True ``` 在这个例子中，`b`被设置为引用与`a`相同的列表，因此`a is b`返回`True`。 #### 实例分析为了更好地理解这两种运算符的不同，我们可以考虑以下示例： 1. **相等但不相同：** ```python a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] print(a == b) # 输出 True print(a is b) # 输出 False ``` 在这个例子中，`a`和`b`具有相同的值，因此`a == b`返回`True`。但由于`a`和`b`是两个独立的对象，它们位于不同的内存位置，因此`a is b`返回`False`。 2. **既相等又相同：** ```python a = [1, 2, 3] b = a print(a == b) # 输出 True print(a is b) # 输出 True ``` 在这里，`b`被设置为引用与`a`相同的列表，因此它们不仅具有相同的值，而且指向同一个内存位置，因此`a is b`返回`True`。 3. **自定义类的例子：** ```python class Foo(object): def __eq__(self, other): return True f = Foo() print(f == 1) # 输出 True print(f == None) # 输出 True print(f is None) # 输出 False ``` 在这个例子中，`Foo`类定义了一个`__eq__()`方法，该方法总是返回`True`，这意味着无论`f`与什么对象进行比较，都会返回`True`。然而，由于`f`与`None`不是同一个对象，因此`f is None`返回`False`。 4. **整数比较的特殊情况：** ```python a = 257 b = 257 print(a is b) # 输出 False a = 123 b = 123 print(a is b) # 输出 True ``` 对于较小的整数，Python会缓存这些整数的对象，从而提高性能。这意味着对于某些小整数（通常在`-5`到`256`之间），当它们被赋值给不同的变量时，这些变量实际上指向相同的对象。因此，在这种情况下，`a is b`会返回`True`。但对于较大的整数，Python不会缓存它们，所以即使值相同，也不会指向同一个对象。 #### 总结 - 使用`==`时，你是在比较两个对象的值是否相等。 - 使用`is`时，你是在检查两个对象是否是指向同一个内存位置。 - 当需要比较对象的值时，应该使用`==`。 - 当需要确认两个对象是否是同一对象时，应使用`is`。正确理解并使用这两种运算符，能够帮助程序员更准确地控制程序的行为，避免潜在的错误。

from collections import Counter saying = ['After', 'all', 'is', 'said', 'and', 'done', 'more', 'is', 'said', 'than', 'done'] count = Counter(saying) words_sorted = sorted(count.keys()) print('单词按字典序排序显示:', words_sorted) print('排在最后的2个单词：', words_sorted[-2:]) statement = ' '.join(saying) print('将saying生成字符串：', statement)代码如下：from collections import Counter saying = ['After', 'all', 'is', 'said', 'and', 'done', 'more', 'is', 'said', 'than', 'done'] count = Counter(saying) words_sorted = sorted(count.keys()) print('单词按字典序排序显示:', words_sorted) print('排在最后的2个单词：', words_sorted[-2:]) statement = ' '.join(saying) print('将saying生成字符串：', statement)

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