Python对象之间的比较,你Ok吗?

「Python与算法社区」 第 312 篇原创

Python中对象之间的比较,可以用 ==,也可以用 is. 在实际使用时,该如何选用。

先记住两点:

1) == 比较的是两个对象的内容是否相等,即内存地址可以不一样,内容一样就可以了。

2) is 比较的是两个实例对象内存地址是否一样

下面,结合最经典的例子,让大家在最短的时间内快速领悟最本质的知识点。

is

is 比较的是两个对象的内存地址是否相同。在python中,内存地址查看方法:

1

In [1]: a = [1,2,3]

In [2]: id(a) #获取列表实例 a在内存中的地址
Out[2]: 95219592

2

In [5]: b = [1,2,3] #再创建一个列表实例,元素取值也为 1,2,3

In [6]: id(b) 
Out[6]: 95165640

3

In [7]: a is b # is操作符本质上判断a 和 b的内存地址是否相等
Out[7]: False

4

In [8]: b = a # 令b 指向 a,此时b is a 返回 true

In [9]: b is a
Out[9]: True

in

in是判断是否包含,判断一个集合(如list、tuple)是否包含这个元素

5

In [70]: 'ab' in 'abc'
Out[70]: True

In [71]: 'ab' in 'acb'
Out[71]: False

6

In [72]: print([1,2] in [[1,2],'str'])
True

7

字典只能判断key 存不存在

In [73]: print('abc' in {'abc':12})
True

In [74]: print('12' in {'abc':12})
False

==

== 判断值是否相等,等不等关系。

8

In [75]: str1 = "alg-channel"

In [76]: str2 = "alg-channel"

In [77]: print(str1 == str2)
True

9

In [78]: a = [1, 2, 3]

In [79]: b = [1, 2, 4]

In [80]: a == b
Out[80]: False

扩展

目前最常使用 is 的地方是判断对象是否为 None:

10

In [78]: a = [1, 2, 3]
In [81]: a is None
Out[81]: False

In [82]: None is None
Out[82]: True

11

== 默认调用对象的__eq__()方法。继承自object对象的__eq__()方法直接比较两个对象的id.  很不幸,很多实际场景中,与我们期望相悖。

class Student(object):
    def __init__(self,id,name):
        self.id = id
        self.name = name
    def __eq__(self, *args, **kwargs):
        return object.__eq__(self, *args, **kwargs)

xiaoming = student(25, "xiaoming")
xueming = student(23, "xueming")
xiaoming2 = student(25,"xiaoming")

print(xiaoming is xiaoming2) #False
print(xiaoming == xiaoming2) #False
print(xiaoming is xueming) #False

xiaoming和xiaoming2的属性一致,期望判断出他们是同一人,但是不管is 还是 == 都比较了id是否相等。需要重写 == 操作符默认调用的__eq__()方法

    def __eq__(self,other):
        return self.id == other.id and self.name == other.name

大多数时候继承object的类会覆盖__eq__()方法,比较自定义对象的值可能更有用。

12

不要觉得意外,一切都是为了性能更优。知道细节的小伙伴欢迎留言

In [100]: a = 123

In [101]: b = 123

In [102]: a is b
Out[102]: True

In [103]: c = 123456

In [104]: d = 123456

In [105]: c is d
Out[105]: False

In [106]: id(c)
Out[106]: 94480720

In [107]: id(d)
Out[107]: 94481200

阅读更多:

640?wx_fmt=jpeg
长按二维码,关注我的公众号
### 使用Python实现OKX交易平台的交易操作 为了通过PythonOKX交易所进行交互,开发者通常会采用官方推荐的方式——利用REST API完成基本的操作,并借助WebSocket API获取实时市场数据。对于具体的编程环境配置而言,确保使用的Python版本不低于3.4,因为这是运行官方示例程序所需的最低要求[^1]。 #### 安装必要的库 在开始之前,需要先安装`requests`库以便于发送HTTP请求给API服务器: ```bash pip install requests ``` 此外,如果想要简化与OKX API之间的通信流程,还可以考虑安装由社区维护的支持OKX API功能更为丰富的第三方库,比如名为`okex`的包: ```bash pip install okex ``` #### 初始化客户端并设置认证信息 当准备就绪后,在代码中初始化一个用于调用API接口的对象实例前,务必准备好个人账户对应的API Key、Secret Key以及Passphrase这三个重要的安全凭证参数。下面是一个简单的例子展示如何创建这样一个对象实例: ```python import time from okex import OkexClient client = OkexClient( api_key='your_api_key', secret_key='your_secret_key', passphrase='your_passphrase' ) ``` #### 发送订单请求 假设现在要提交一笔限价买单,则可以通过如下方式构建相应的函数来执行这一动作: ```python def place_limit_buy_order(symbol, price, size): try: response = client.place_order( instrument_id=symbol, side="buy", order_type="limit", price=str(price), size=size ) print(f"Order placed successfully! Order ID: {response['order_id']}") except Exception as e: print(f"Failed to place order due to error: {e}") place_limit_buy_order('BTC-USDT', 20000, 0.001) ``` 这段代码定义了一个名为`place_limit_buy_order()`的方法,它接受三个参数:交易对名称(`symbol`)、购买价格(`price`)和数量(`size`)。方法内部尝试向OKX平台发出买入指令;一旦成功便会打印出新生成的订单ID号;反之则输出错误提示消息。 #### 查询当前未成交订单列表 除了下单之外,查询现有的挂单情况也是常见的需求之一。这里给出一段用来检索特定交易对下所有尚未完全匹配成功的买/卖委托记录的小片段作为参考: ```python def get_open_orders(symbol): try: orders = client.get_orders(instrument_id=symbol, state=0) # State 0 means open or partially filled. for order in orders["orders"]: print(order) except Exception as e: print(f"Error fetching open orders: {e}") get_open_orders('ETH-USDT') ``` 上述逻辑实现了遍历指定合约下的每一个活跃状态中的条目,并逐行显示其详情的功能。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值