以下是一些您可以遵循的优化嵌套 if...elif...else 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无需检查多个条件。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。如果您有类似以下的语句：if heavy operation() and light operation():那么考虑将其更改为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 也可以这样做... 阅读更多

三元运算符无法重载。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

对于以下表达式：a == b 首先 Python 解释器会在对象 a 上查找 __eq__() 方法。如果找到，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，则它会尝试反过来做，即它会尝试调用 b.__eq__(a)

Python 中的 in 运算符在列表中执行效率非常低下，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！但这还取决于您正在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。

如果您想将以下语句转换为单行：if :    您可以使用单行 if 语法来做到这一点：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，并且右侧将不会被求值。如果为真，则右侧将被求值，并且将被求值。

Python 中没有特殊的 ..（“点点”）表示法语法。但是，您可以在浮点数访问其属性时看到它。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，然后我们访问它的 __truediv__ 方法。它本身不是运算符；第一个点是浮点值的组成部分，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__

反向集合运算符是指定义为以下形式的运算符：s & z 对应于 s.__and__(z) z & s 对应于 s.__rand__(z)这些在简单对象的 and、add、or 等正常操作中没有多大意义。但是，在继承的情况下，当处理子类时，反向操作特别有用，因为如果右操作数是左操作数的子类，则会首先尝试反向操作。您可能在父类和子类中具有不同的实现。如果第一个操作数返回 NotImplemented，也会使用这些反向操作。

来自 Python 文档：同一框中的运算符从左到右结合（比较运算符除外），包括测试，它们都具有相同的优先级并从左到右链接——参见比较部分——以及求幂，它从右到左结合）。因此，** 运算符（求幂）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

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

如果您想获取数字前 16 位的倒置，您可以将该数字与 65535（二进制中 16 个 1）进行异或运算。要获取二进制补码，只需将结果加 1 即可。例如，示例a = 3 # 二进制 11 b = (a ^ 65535) + 1 print(bin(b))输出这将给出以下输出：0b1111111111111101