python <<= 和=符号区别及三个例子

在 Python 中，`<<=` 和 `=` 符号有很大的区别。`=` 是赋值运算符，用于将右边的值赋给左边的变量，而 `<<=` 是按位左移赋值运算符，它将左边变量的值按位左移指定的位数，并将结果赋给左边的变量。

以下是三个例子：

1. `a <<= 2` 将变量 `a` 的值按位左移两位，并将结果赋给 `a`。如果 `a` 的值是 10（二进制表示为 1010），则左移两位后变成 101000，即 40。

2. `b = 5` 将变量 `b` 的值赋为 5。

3. `c <<= 3` 将变量 `c` 的值按位左移三位，并将结果赋给 `c`。如果 `c` 的值是 7（二进制表示为 111），则左移三位后变成 111000，即 56。

相关问题

pyparsing <<= 和=符号区别及三个例子

在 pyparsing 中，`<<=` 和 `=` 符号都用于定义语法规则，但它们有一些区别。

`<<=` 符号是“定义”符号，在符号左侧的表达式将被定义为符号右侧的表达式。这意味着符号左侧的表达式将成为符号右侧表达式的别名，因此可以在解析后的结果中使用该别名。例如：

from pyparsing import Word, alphas

# 定义一个单词规则
word = Word(alphas)

# 定义一个句子规则，其中包含一个或多个单词
sentence = word + (word << OneOrMore(' ')) + '.'

# 使用别名获取解析后的结果
result = sentence.parseString('Hello world.')
print(result.word)  # 输出 'world'

`=` 符号是“替换”符号，它将符号左侧的表达式替换为符号右侧的表达式。这意味着，解析后的结果中将不再包含符号左侧的表达式，而是将其替换为符号右侧的表达式。例如：

from pyparsing import Word, alphas

# 定义一个单词规则
word = Word(alphas)

# 替换一个单词为另一个单词
new_word = word.setParseAction(lambda tokens: ['world'])

# 使用新规则解析句子
result = new_word.parseString('Hello')
print(result)  # 输出 ['world']

以下是三个使用 `<<=` 和 `=` 符号的例子：

1. 使用 `<<=` 定义一个别名：

from pyparsing import Word, alphas

# 定义一个单词规则，并使用别名
word = Word(alphas)
word_alias = word.setName('word')

# 打印别名
print(word_alias)

2. 使用 `=` 替换规则：

from pyparsing import Word, alphas

# 定义一个单词规则
word = Word(alphas)

# 将单词 'hello' 替换为单词 'world'
new_word = word.setParseAction(lambda tokens: ['world'] if tokens[0] == 'hello' else tokens)

# 使用新规则解析句子
result = new_word.parseString('Hello world.')
print(result)  # 输出 ['world', '.']

3. 使用 `<<=` 定义一个包含别名的规则：

from pyparsing import Word, alphas

# 定义一个单词规则，并使用别名
word = Word(alphas)
word_alias = word.setName('word')

# 定义一个句子规则，其中包含一个或多个单词
sentence = word_alias + (word_alias << OneOrMore(' ')) + '.'

# 使用别名获取解析后的结果
result = sentence.parseString('Hello world.')
print(result.word)  # 输出 'world'

python 储存符号

### 回答1：
如果您想储存某个符号，可以使用字符串类型表示，例如：

symbol = "+"

这样就可以将加号符号储存在变量 `symbol` 中。另外，您也可以使用 ASCII 码来表示符号，例如：

symbol = chr(43)

其中 `43` 是加号符号的 ASCII 码。

### 回答2：
在Python中，储存符号主要通过变量和数据结构来实现。

首先，变量用于储存单个符号或值。在Python中，可以直接给变量赋值来储存一个符号。例如，可以使用等号将一个字符或字符串赋给变量：

x = 'A'
y = 5

在这个例子中，变量x储存了符号'A'，变量y储存了符号5。

其次，Python提供了各种数据结构来储存多个符号。其中最常用的数据结构包括列表、元组、集合和字典。

列表是一个有序的可变集合，可以储存多个符号。可以使用方括号来创建列表，并使用append()方法来添加符号：

my_list = ['apple', 'banana', 'orange']
my_list.append('grape')

在这个例子中，my_list储存了四个符号，分别是'apple'、'banana'、'orange'和'grape'。

元组也是一个有序的集合，与列表类似，但是元组是不可变的。可以使用圆括号来创建元组，并使用索引来访问其中的符号：

my_tuple = ('red', 'blue', 'green')
print(my_tuple[0])

在这个例子中，my_tuple储存了三个符号，分别是'red'、'blue'和'green'，通过索引0可以访问并打印第一个符号'red'。

集合是一个无序的唯一符号的集合。可以使用大括号或set()函数来创建集合，并使用add()方法来添加符号：

my_set = {'apple', 'banana', 'orange'}
my_set.add('grape')

在这个例子中，my_set储存了四个符号，'apple'、'banana'、'orange'和'grape'，相同的符号只会在集合中出现一次。

字典是一个键值对的集合，用于储存多个符号，并使用键来访问值。可以使用花括号或dict()函数来创建字典：

my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
print(my_dict['age'])

在这个例子中，my_dict储存了三个键值对，通过键'age'可以访问并打印值25。

总结起来，Python使用变量和数据结构如列表、元组、集合和字典来储存各种符号，根据需要选择适当的储存方式。

### 回答3：
在Python中，符号可以使用不同的数据结构进行存储。下面是几种常见的数据结构及其用途：

1. 字符串(str)：可以使用字符串来存储单个字符或多个字符的序列，例如 'a' 或 'Hello'。字符串是不可变的，意味着不能直接修改字符串中的单个字符，但可以通过切片、拼接、替换等方法来操作字符串。

2. 列表(list)：列表是一种有序、可变的数据结构，可以同时存储多个符号。可以通过索引引用或修改列表中的元素，例如 ['a', 'b', 'c']。列表提供了许多内置方法，如添加、删除、排序等，用于操作符号的存储。

3. 元组(tuple)：元组与列表类似，也是一种有序的数据结构，但不可变。元组中的元素可以通过索引引用，但不能修改。例如，('a', 'b', 'c')。

4. 集合(set)：集合是一种无序、不重复的数据结构，用于存储唯一的符号。可以使用 set() 函数或用花括号 {} 创建集合，如 {'a', 'b', 'c'}。集合支持集合之间的交集、并集、差集等操作。

5. 字典(dict)：字典是一种键-值对的数据结构，用于存储符号与对应值之间的映射关系。字典中的符号作为键，与对应的值关联在一起。可以通过键来访问或修改字典中的值，例如 {'name': 'Alice', 'age': 25}。

总结来说，Python提供了多种数据结构来储存不同类型的符号。你可以根据符号的特性和需求选择合适的数据结构进行存储。