Python 提供豐富的比較運算子，涵蓋小於、大於、等於和不等於等常見比較，適用於數值和字串。字串比較根據字典順序，大寫字母優先於小寫字母。邏輯運算子 and、or、not 則能組合多個條件，實作更複雜的判斷邏輯，搭配括號提升程式碼可讀性。迴圈控制方面，for 迴圈適用於固定次數的迭代，而 while 迴圈則根據條件判斷是否繼續執行。此外，break 陳述式可在迴圈中滿足特定條件時提前結束迴圈。為了避免程式碼重複，Python 允許定義函式，將特定功能封裝起來，並透過引數控制函式的行為，提升程式碼的彈性和重用性。
比較運算子
在進行數值比較時，我們可以使用多種比較運算子，包括小於（<）、大於（>）、小於或等於（<=）、大於或等於（>=）、相等（==）和不相等（!=）。
運算子列表
- 小於（<）：用於比較兩個數值，判斷前者是否小於後者。
- 大於（>）：用於比較兩個數值，判斷前者是否大於後者。
- 小於或等於（<=）：用於比較兩個數值，判斷前者是否小於或等於後者。
- 大於或等於（>=）：用於比較兩個數值，判斷前者是否大於或等於後者。
- 相等（==）：用於比較兩個數值，判斷兩者是否相等。
- 不相等（!=）：用於比較兩個數值，判斷兩者是否不相等。
示例
# 測試不相等運算子
print(1!= 2) # True
print(1!= 1) # False
# 測試大於或等於運算子
print(10 >= 10) # True
print(10 >= 11) # False
# 測試相等運算子
print(10 == 10) # True
常見錯誤
在進行比較時，常見的一個錯誤是使用指定運算子（=）而不是相等運算子（==）。這種錯誤可能很難被發現，因為如果比較的一方是變數，語法是正確的，但結果並不是預期的。
字串比較
除了數值比較外，我們還可以比較字串。字串的比較是根據字典順序進行的，也就是說，按照字母的順序進行比較。
# 測試字串比較
print('aa' < 'ab') # True
print('aaa' < 'aa') # False
需要注意的是，字串比較時，大寫字母的ASCII碼值小於小寫字母的ASCII碼值，因此在比較時會優先考慮大寫字母。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[選擇運算子]
B --> C[進行比較]
C --> D[判斷結果]
D --> E[輸出結果]
在這個流程圖中，我們首先選擇適合的運算子，然後進行比較，接著判斷結果，並最終輸出結果。
條件判斷與迴圈控制
在 Python 中，當我們需要根據特定條件執行不同的程式碼時，可以使用 if 陳述式。然而，當條件變得複雜，涉及多個邏輯判斷時，如何有效地使用邏輯運算子 (and、or、not) 來指定複雜的條件，是一個重要的課題。
邏輯運算子的使用
邏輯運算子允許我們根據變數的值進行複雜的判斷。例如，假設我們想要檢查一個變數 x 是否在 10 到 20 之間，可以使用 and 運算子：
x = 17
if x >= 10 and x <= 20:
print('x is in the middle')
這段程式碼會檢查 x 是否大於或等於 10 且小於或等於 20，如果條件滿足，則印出 'x is in the middle'。
結合多個條件
我們可以結合多個 and 和 or 陳述式來建立更複雜的條件。當表示式變得複雜時，使用括號來群組條件可以提高程式碼的可讀性：
if (x >= 10 and x <= 20) or (x >= 30 and x <= 40):
print('x is in the range')
這裡，我們檢查 x 是否在 10 到 20 之間，或是在 30 到 40 之間。如果任一條件滿足，則印出 'x is in the range'。
重複執行指令
在某些情況下，我們可能需要重複執行一段程式碼特定次數。Python 的 for 迴圈提供了一種方便的方式來實作這一點。例如，要重複執行一段程式碼 10 次，可以使用以下方式：
for i in range(10):
print('重複執行第', i+1, '次')
這段程式碼會印出從 '重複執行第 1 次' 到 '重複執行第 10 次' 的訊息。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[設定變數 x]
B --> C[檢查條件 x >= 10 and x <= 20]
C -->|true| D[印出 'x is in the middle']
C -->|false| E[結束]
E --> F[重複執行指令]
F --> G[設定迴圈次數]
G --> H[執行迴圈]
H --> I[結束]
這個流程圖描述瞭如何使用邏輯運算子和迴圈來控制程式的流程，包括設定變數、檢查條件、重複執行指令等步驟。
使用Python的while迴圈重複執行指令
在Python中，當你需要重複執行某段程式碼直到某個條件發生變化時，可以使用while迴圈。while迴圈會不斷重複其巢狀的命令，直到其條件變為False。
基本語法
while 條件:
# 執行的程式碼
範例：重複輸入命令直到使用者輸入’X'
answer = ''
while answer!= 'X':
answer = input('Enter command:')
# 在這裡可以新增其他程式碼來處理使用者的輸入
print(f"您輸入了：{answer}")
在這個範例中，程式會不斷地詢問使用者輸入命令，直到使用者輸入’X’。當使用者輸入’X’時，while迴圈的條件變為`False%，因此迴圈終止。
重點解釋
while迴圈的條件是answer!= 'X'，這意味著只要answer不等於’X%，迴圈就會繼續執行。input('Enter command:')用於取得使用者的輸入，並將其儲存在answer變數中。print(f"您輸入了：{answer}")顯示使用者剛剛輸入的內容。
實際應用
在實際應用中，你可以根據不同的條件和需求來使用while迴圈。例如，你可以使用它來重複執行某個任務，直到任務完成或某個條件滿足。
圖表翻譯
flowchart TD
A[開始] --> B{是否滿足條件}
B -->|是| C[執行程式碼]
C --> B
B -->|否| D[結束]
這個圖表展示了while迴圈的流程：當條件滿足時，執行程式碼；當條件不滿足時，結束迴圈。
迴圈控制：使用break陳述式離開迴圈
在Python中，當您需要在滿足某個條件時離開迴圈時，可以使用break陳述式。這個陳述式可以用於離開while或for迴圈。
範例：使用break陳述式離開迴圈
以下範例展示瞭如何使用break陳述式離開迴圈：
while True:
answer = input('Enter command: ')
if answer == 'X':
break
在這個範例中，當使用者輸入’X’時，迴圈會離開。
討論
注意，這個範例使用了Python 3中的input函式。如果您使用Python 2，需要將input替換為raw_input。
這個範例與Recipe 5.22中的範例行為相同，但使用了break陳述式來離開迴圈。
相關內容
- 如果您只想重複執行某些命令一定次數，請參考Recipe 5.21。
- 如果您嘗試對列表或字典中的每個元素重複執行命令，請參考Recipe 6.7或Recipe 6.15。
內容解密：
在上面的範例中，我們使用了while True來建立一個無限迴圈。然後，我們使用input函式來讀取使用者的輸入。如果使用者輸入’X’，我們使用break陳述式來離開迴圈。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[讀取使用者輸入]
B --> C[檢查輸入是否為'X']
C -->|是| D[離開迴圈]
C -->|否| B
在這個圖表中，我們展示了迴圈的流程。當使用者輸入’X’時，迴圈會離開。否則，迴圈會繼續執行。
定義Python函式
在Python中，當您想要避免在程式中重複相同的程式碼時，可以使用函式。函式是一個可以被呼叫多次的程式碼塊，能夠幫助您避免程式碼的重複。
定義函式
以下是定義一個Python函式的基本結構：
def 函式名稱(引數):
# 函式內容
其中，函式名稱是您為函式取的名字，引數是函式接受的引數。
範例：定義一個計數函式
以下是定義一個計數函式的範例：
def count_to_10():
for i in range(1, 11):
print(i)
count_to_10()
這個函式會印出1到10的數字。
讓函式更靈活
如果您想要讓函式更靈活，可以在函式定義中加入引數。例如：
def count_to_n(n):
for i in range(1, n+1):
print(i)
count_to_n(10)
這個函式現在可以計數到任意的數字，而不僅僅是10。
函式命名規則
在Python中，函式名稱應該以小寫字母開頭，如果名稱包含多個單詞，應該使用底線（_）分隔。例如：count_to_n。
從程式碼結構最佳化與可維護性角度來看，善用比較運算子、條件判斷、迴圈控制和函式是 Python 程式設計的根本。本文深入探討了這些核心概念，並佐以清晰的程式碼範例和流程圖，有效闡明瞭它們的實際應用和最佳實務。分析比較運算子的常見錯誤，例如指定運算子(=)與相等運算子(==)的混淆，有助於提升程式碼的正確性。此外，文章也詳細說明瞭邏輯運算子(and、or、not)在建構複雜條件判斷中的關鍵作用，以及如何利用括號提升程式碼可讀性。迴圈控制部分的break陳述式應用，則展現了程式流程控制的精細化技巧，避免了無限迴圈的風險。最後，定義函式的章節強調了程式碼模組化和重複使用性的重要性，並提供了函式命名規範的實務建議。然而，文章未深入探討遞迴函式的應用場景及最佳化策略，這也是未來可以補充的內容。展望未來，隨著程式設計思維的演進，預期會有更多結合這些基本語法的進階應用模式出現，例如結合生成式 AI 的程式碼自動生成與最佳化技術。對於追求程式碼品質的開發者而言，持續精進這些基本功，並探索新的應用方式，將是保持競爭力的關鍵。玄貓認為，掌握這些核心概念，並在實務中靈活運用，才能寫出簡潔、高效且易於維護的 Python 程式碼。
