别让优先级坑了你：一文搞懂 Python 运算符与优先级

写代码这些年，我见过无数奇形怪状的 Bug。其中有一大类，既没有语法错误，也没有逻辑逻辑漏洞，却能让程序跑出完全意想不到的结果。

去 Debug 时翻来覆去检查，最后才一拍大腿：少写了一个括号，被运算符的「优先级」给坑了。

在 Python 中，运算符有很多种，而且它们的结合顺序并不完全符合人类的常规直觉。今天我们就把这块地基重新夯实一下，只聊干货和最容易踩坑的细节。

顺便提一句，本站刚才上线了代码一键运行功能。文中的代码块右上角都有个「运行」按钮，点击它就能在浏览器里直接测试，非常方便，大家记得多点点试试。

算术运算符：比数学课本多一点

算术运算符是我们最熟悉的，无非是加减乘除。但在 Python 中，有几个符号需要特别留意：

• / 是真除法：不管两个数能不能整除，结果永远是浮点数（小数）。
• // 是整除：向下取整，丢弃小数部分。
• % 是取模：计算余数。
• ** 是幂运算：也就是乘方。

我们可以看一下它们在 Python 中的具体计算表现。记得点击代码右上角的运行按钮去 playground 亲眼看结果：

a = 10
b = 3

print("真除法 10 / 3 =", a / 3)      # 结果是浮点数 3.3333333333333335
print("整除 10 // 3 =", a // b)     # 结果是整数 3
print("取模 10 % 3 =", a % b)       # 余数是 1
print("幂运算 10 ** 3 =", a ** b)   # 10 的 3 次方是 1000

这里有个关于负数整除的经典大坑。比如 -10 // 3，你觉得结果是多少？由于整除在 Python 里执行的是「向下取整」，结果并不是 -3，而是 -4。这个细节在做索引计算或坐标系转换时极其致命。

比较运算符与链式比较的魔法

比较运算符包括 ==、!=、>、<、>=、<=，用于判断两者关系并返回布尔值（True 或 False）。

这里必须要夸一下 Python 极其贴心的设计：链式比较。你可以直接像数学课本上那样连着写：

age = 25
# 在 Python 中这完全合法，相当于 age > 18 and age < 30
result = 18 < age < 30
print("18 < age < 30 结果为:", result)

这在很多其他编程语言里是不能直接实现的（比如在 C++ 或 Java 里，18 < age < 30 会先计算 18 < age 得到 true，然后把 true 隐式转换成 1 去跟 30 比较，结果完全偏离预期）。Python 默默在底层帮我们做了解析。

逻辑运算符与「短路求值」机制

Python 逻辑运算符只有三个：and、or 和 not。

除了要记住它们的优先级关系（not > and > or）之外，最核心的概念就是短路求值：

• 对于 and 运算：如果左边已经是 False，不管右边写了什么，Python 都不会再去理会它，直接返回 False。
• 对于 or 运算：如果左边已经是 True，Python 就会直接返回结果，不会去计算右边的表达式。

这不仅是为了省电提高效率，在写代码时更能作为一种「保护伞」防崩溃：

# 下面是一段防崩溃的经典写法
def 检查列表(数据):
    # 如果 数据 是 None，直接触发短路返回 False，不会执行 len(数据)，从而防止报错崩溃
    if 数据 is not None and len(数据) > 0:
        print("列表非空，第一个元素是:", 数据[0])
    else:
        print("空列表或 None")

检查列表(None)
检查列表([42, 100])

你可以试着把 is not None 和 len(数据) > 0 的位置调换一下，再次传入 None，程序就会抛出空指针异常。理解了短路机制，你就能写出既简洁又安全的代码。

身份与成员：is 和 == 绝不是一回事

这是 Python 面试必考的经典概念：

• == 比较的是值是否相等（内容是否一致）。
• is 比较的是身份是否相同（两者是否指向内存里的同一个对象，即内存地址 id() 是否相等）。

用个接地气的类比：世界上有两个一模一样的苹果，它们的价格和甜度都相同（值 == 是相等的），但它们并不是同一个苹果（身份 is 是不同的）。

看一下代码演示：

list_a = [1, 2, 3]
list_b = [1, 2, 3]
list_c = list_a

print("list_a == list_b:", list_a == list_b) # True，因为内容一模一样
print("list_a is list_b:", list_a is list_b) # False，它们存在内存的不同角落

print("list_a is list_c:", list_a is list_c) # True，因为 list_c 指向了 list_a 的地址

同样的，成员运算符 in 和 not in 可以帮我们快速判断某个元素是否存在于容器中，写起来比写一个 `for` 循环遍历再匹配优雅百倍。

终极对决：Python 运算符优先级总览

当以上所有运算符混在一起时，Python 会按怎样的顺序进行处理呢？

避坑总结

看完了长篇理论，我们来看看下面这行非常容易翻车的小代码：

# 目标是：当 x 不是 1 且不是 2 时，结果为 True
x = 2
result = not x == 1 or x == 2
print("not x == 1 or x == 2 运算结果为:", result)

你觉得上面的输出是 True 还是 False？

其实答案是 True。因为按照优先级关系，== 先算，然后是 not，最后才是 or。所以这行语句等价于 (not (x == 1)) or (x == 2)。当 x = 2 时，x == 1 为 False，not False 为 True。于是短路机制触发，直接返回了 True，哪怕我们原本想要的是当 x 是 2 时输出 False。

正确的逻辑写法必须加上括号：not (x == 1 or x == 2)。

虽然我列了一整张优先级表格，但实战中最实用的建议是：看不准的优先级，统统手动套上括号。加个小括号不仅能救你一命，更能让其他人（包括三个月后的你自己）在阅读代码时，一眼就能看清你的真实意图，别指望大家去背优先级表。

如有疑问欢迎留言交流。