网站开发助手做网站学哪方面知识

一、复合赋值运算符

   &= 是一个复合赋值运算符，称为“按位与赋值”运算符。它是 &（按位与）和 =（赋值）的组合，用于对变量的值进行按位与运算后，再将结果重新赋值给该变量。适用于需要频繁进行按位与运算并更新的场景，常见于位掩码操作、标志位处理等底层编程中。

用法：

• a &= b  等价于  a = a & b

功能：

•  &（按位与）:对整数 a 和 b 的二进制表示的每一位进行逻辑与运算（1 & 1 = 1，其他情况为 0）

•  =（赋值）:将运算结果赋值给 a

示例：

x = 5       # 二进制: 0101
y = 3       # 二进制: 0011
x &= y      # 等价于 x = x & y
print(x)    # 输出: 1 (二进制: 0001)

注意事项:

• 仅适用于整数：& 是按位操作，要求操作数是整数（如 int）。

• 不可变对象：如果变量是不可变类型（如字符串、元组），&= 会直接创建新对象而非原地修改。

• 与逻辑与的区别：& 是按位与，而 and 是逻辑与（用于布尔值）。

二、计算两个集合的交集

&= 计算两个集合的交集，并将结果重新赋值，适用于动态更新列名集合。

示例：

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2],'B': [3, 4],'C': [5, 6]
})# 初始的 common_columns（可能包含一些列名）
common_columns = {'A', 'B', 'D'}
common_columns &= set(df.columns)
print(common_columns)

输出结果：

          {'A', 'B'}

原理：

1. set(df.columns) 将 df.columns 转换为集合 {'A', 'B', 'C'}。

2. common_columns & set(df.columns) 计算交集，得到 {'A', 'B'}。

3. 结果赋值给 common_columns，覆盖其原始值。

注意事项： 

• common_columns 必须是可变集合：通常初始化为 set() 或包含唯一元素的集合（如 {'A', 'B'}）。如果 common_columns 是列表（列表是不可变的集合操作）或其他不可变类型，会抛出错误，可以先转为set，再进行运算。

• 性能优化：集合运算（交集、并集等）的时间复杂度接近 O(1)，适合处理大量数据。