Python：条件分支 if 语句全讲解

如果我拿出下面的代码，阁下该做何应对？

if not reset_excuted and (terminated or truncated):

	...

else:

    ...

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前言：

消化论文代码的时候看到这个东西直接大脑冻结，没想过会在这么基础的东西上犯难

看完即便是冰之勇者也能学会 ~~大概吧~~

本文初编辑于2024.10.10

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Python：条件分支 if 语句全讲解

运算符优先级

在 Python 中，布尔运算符的优先级从高到低的顺序如下：

括号 ()：最高优先级，可以用于明确运算顺序。
not：次高优先级。
and：次低优先级。
or：最低优先级。

优先级解析示例

示例 1: 使用括号

a = True

b = False

c = True

result = (a and not b) or c

在这个例子中：

括号首先被计算：
- a and not b 中 not b 计算为 not False，结果为 True。
- 然后，True and True 计算为 True。
最后，整体表达式变为 True or c，结果是 True。

示例 2: 不使用括号

x = False

y = True

z = False

result = x or y and not z

在这个例子中：

优先级 按照 not > and > or：
- not z 计算为 not False，结果是 True。
然后表达式转为 x or y and True。
接着 y and True 计算为 True。
最终计算为 x or True，结果是 True。

复杂示例

p = True

q = False

r = False

result = not (p and q) or r

在这个示例中：

括号首先被计算：
- p and q 计算为 True and False，结果是 False。
然后，not False 计算为 True。
最终表达式变为 True or r，结果是 True。

复杂if语句判断

在表达式 if not a and b 中，not 只对 a 生效，不影响 b。

not 的优先级高于 and，这意味着它会先处理 a 的值。
首先计算 not a，这将返回 a 的布尔值的相反值。
然后，使用 and 运算符将结果与 b 进行比较。

if not para_A and (para_B or para_C):

    print("进入上面的分支")

else:

    print("进入下面的分支")

回到开头的示例，细细的捋一捋，在这段代码中：

在这里，not只对para_A生效，而不对(para_B or para_C)生效

要推算在什么情况下进入上面的分支或下面的分支，可以分析条件的每个部分。

分析条件

not para_A：要求 para_A 为 False。
- 这意味着要进入上面的分支，para_A 必须是 False。
(para_B or para_C)：要求 para_B 或 para_C 至少有一个为 True。
- 这意味着只要 para_B 为 True 或 para_C 为 True，这个部分就成立。

进入上面的分支的条件

整体条件为 not para_A and (para_B or para_C)，因此要进入上面的分支，必须满足以下条件：

条件 1：para_A 是 False。
条件 2：para_B 是 True 或 para_C 是 True（至少有一个为 True）。

进入下面的分支的条件

为了进入下面的分支，条件需要不成立，即：

条件 A：para_A 是 True。
- 这时 not para_A 为 False，条件就不成立。
条件 B：para_A 是 False，但 para_B 和 para_C 都是 False。
- 这时 (para_B or para_C) 为 False，条件也不成立。

总结条件表

`para_A`	`para_B`	`para_C`	结果
False	True	False	进入上面的分支
False	False	True	进入上面的分支
False	True	True	进入上面的分支
True	False	False	进入下面的分支
True	True	True	进入下面的分支
False	False	False	进入下面的分支

结论

进入上面的分支：当 para_A 为 False，且 para_B 或 para_C 至少有一个为 True。
进入下面的分支：当 para_A 为 True 或者 para_A 为 False，但 para_B 和 para_C 都为 False。

多分支语句elif

都写那么多了，干脆再补点东西显得更完整吧

在 Python 中，elif 是 “else if” 的缩写，用于在 if 语句中进行多重条件判断。它允许你在第一个 if 条件为 False 的情况下继续检查其他条件，从而实现更多的分支逻辑。

if condition1:

    # 当 condition1 为 True 时执行的代码

elif condition2:

    # 当 condition1 为 False 且 condition2 为 True 时执行的代码

elif condition3:

    # 当 condition1 和 condition2 都为 False 且 condition3 为 True 时执行的代码

else:

    # 当上面的所有条件都为 False 时执行的代码

德摩根定律

在j实际代码应用中，你基本用不上这个定律，上面的东西已经可以解决绝大部分问题了。但如果程序非要在if条件语句上向你发难，至少你也知道怎么应对

德摩根定律是布尔代数中的两个重要定律，它们提供了关于逻辑运算（与、或和非）之间关系的重要公式。这两个定律如下：

第一条定律：

\[\text{not}(A\ or\ B) \equiv \text{not} A \ and\ \text{not} B
\]

解释：否定 A 或 B 相当于 A 和 B 的否定相与。

第二条定律：

\[\text{not}(A \ and\ B) \equiv \text{not} A \ or\ \text{not} B
\]

解释：否定 A 且 B 相当于 A 的否定或 B 的否定。

举例说明

我们可以通过几个示例来理解这些定律：

示例 1：第一条定律

考虑 A = True 和 B = False：

计算 not(A or B)：
- A or B 是 True
- not(A or B) 是 False
计算 not A and not B：
- not A 是 False
- not B 是 True
- not A and not B 是 False

结果是一致的：not(A or B) = False 和 not A and not B = False。

示例 2：第二条定律

考虑 A = True 和 B = False：

计算 not(A and B)：
- A and B 是 False
- not(A and B) 是 True
计算 not A or not B：
- not A 是 False
- not B 是 True
- not A or not B 是 True

同样，结果是相等的：not(A and B) = True 和 not A or not B = True。