以下是一些您可以遵循的优化嵌套 if...elif...else 语句的步骤：1. 确保执行频率最高的路径位于顶部。这可以确保在执行频率最高的路径上不需要检查多个条件。2. 同样，按使用频率对路径进行排序，并相应地设置条件。3. 利用短路求值。如果您有类似这样的语句：if heavy_operation() and light_operation():那么可以考虑将其更改为：if lightOperation() and heavy_operation():这将确保如果 light_operation 为假，则甚至不会执行 heavy_operation。对于 or 也同样适用…… 阅读更多

三元运算符不能被重载。尽管您可以将其包装在 lambda/函数中并使用它。例如result = lambda x: 1 if x < 3 else 10 print(result(2)) print(result(1000))输出这将给出以下输出：1 10

对于诸如 a == b 之类的表达式，Python 解释器首先在对象 a 上查找 __eq__() 方法。如果找到该方法，则使用 b 作为参数执行该方法，即 a.__eq__(b)。如果此方法返回 NotImplemented，则它尝试反向执行，即它尝试调用 b.__eq__(a)

Python 的 in 运算符在列表中的性能非常差，O(n)，因为它会遍历整个列表。您可以使用集合或字典（具有非常快速的查找的哈希数据结构）来在 ~O(1) 时间内获得相同的结果！但这还取决于您查看的数据结构类型。这是因为虽然集合/字典中的查找速度很快，但插入可能比列表花费更多时间。因此，这种加速确实取决于类型。

如果您想将类似这样的语句转换为单行：if : 您可以使用单行 if 语法来实现：if : 另一种方法是利用短路求值和运算符，例如 and。如果为假，则短路求值将生效，并且不会计算右侧。如果为真，则将计算右侧。

Python 中没有特殊的 ..（点号）表示法语法。但是，在浮点数访问其属性的情况下，您可以看到这一点。例如，f = 1..__truediv__ # 或 1..__div__ 用于 Python 2 print(f(8))这将给出以下输出：0.125我们得到的是一个没有尾随零的浮点字面量，然后我们访问其 __truediv__ 方法。它本身不是运算符；第一个点是浮点值的一部分，第二个点是用于访问对象属性和方法的点运算符。这也可以通过以下方式实现：>>> f = 1. >>> f 1.0 >>> f.__truediv__

反向集合运算符定义如下：s & z 等价于 s.__and__(z) z & s 等价于 s.__rand__(z)这些在简单对象的 and、add、or 等普通运算中没有什么意义。但是，在继承的情况下，在处理子类时，反向运算特别有用，因为如果右操作数是左操作数的子类，则首先尝试反向运算。您可以在父类和子类中拥有不同的实现。如果第一个操作数返回 NotImplemented，则也使用这些反向运算。

来自 Python 文档：同一框中的运算符从左到右分组（比较运算符除外），包括测试，所有测试都具有相同的优先级并从左到右链接——参见比较部分——以及幂运算，它从右到左分组）。因此 ** 运算符（幂运算）是右结合的。例如，2 ** 3 ** 4 将被计算为：（2 ** (3 ** 4))例如，print(2 ** 3 ** 0)这将给出以下输出：2

如果您只想获得数字前 16 位的反转，您可以将该数字与 65535（二进制中的 16 个 1）进行异或运算。例如a = 3 # 二进制中的 11 b = a ^ 65535 print(bin(b))输出这将给出以下输出：0b1111111111111100

如果您只想获得数字前 16 位的反转，您可以将该数字与 65535（二进制中的 16 个 1）进行异或运算。要进行二进制补码运算，只需将结果加 1 即可。例如，例如a = 3 # 二进制中的 11 b = (a ^ 65535) + 1 print(bin(b))输出这将给出以下输出：0b1111111111111101