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和注册机器人的战斗

帮朋友代管一个问答站点。这个站点常常被发垃圾广告的盯上,而且使用注册发帖机器人,潮水般地往上冲。最近一次大规模攻击出现在10月15日晚上到16日早晨,总共产生了43000多条垃圾。

因为只是代管,所以我并不能接触到后台代码和数据库,只能使用网页管理界面来清理垃圾。而这些网页界面又有点残疾,例如,删除垃圾问题时,虽然提供了多选勾框,却只能删除顶头一个。

汇总一下,手边能用的抵抗工具有:

  • 关闭新用户注册。
  • 删除垃圾用户的网页界面(每次只给删20个)。
  • 删除垃圾问题的网页界面(每次只给删1个)。

好在我还是个程序员,虽然并不穿格子装。当天下午,我用JavaScript写了个网页,把垃圾用户/问题的编号范围输入之后,点一下“清理用户”,它就会循环往复地按照原站点期望的格式生成form,并提交删除。按照每秒清理10个用户的速度,很快就干干净净了。

这个清理工具有点小花样:提交删除表格时,会在新窗口打开(否则退不回来,就没法循环执行),打开的新窗又要在5秒钟后关闭(否则任务一多,浏览器的窗口就密密麻麻了)。这样,浏览器不停地弹出新窗又关掉,忙得不亦乐乎的样子,煞是好看。

写好这个清理工具之后,把它往自己的网站上一丢,就可以放心地出去玩了。即使问答站点再遭攻击,我也可以从手机上远程清理了。执行清理代码的权限依赖于事先在问答站点上成功登录,所以也不担心链接泄露被网络爬虫乱点按钮。

接下来我又想:事后发现并清理,终究显得有点被动。当我忙着做图写东西时,还得随时盯着站点,就太分心了。JavaScript在读取外域网页时功能有限,所以我用PHP写了个新版本,能代刷网页,发现出事时,能自己清理。不过,本质上,这个工具就和注册机器人一样了,这大概就是传说中的“终于活成了自己讨厌的人的样子”。

自动防御工事的逻辑是:

  • 每隔一段时间,读取主页上的注册用户数目。
  • 如果突然出现不合常理的激增,则判定为注册机器人攻击。
  • 判定攻击后,首先关闭新用户注册功能,掐断垃圾源头。
  • 接下来,向站点提交表格,删除在此期间出现的所有新用户。
  • 静候半小时后,重新开放注册功能,但半分钟后回来检视一下,看看攻击是不是还在继续。
  • 如果攻击还在继续,再次关闭新用户注册,清理这半分钟产生的小垃圾,如此循环往复。

刚刚写好新工具,一个小机器人就吹着喇叭发动了祭旗式的攻击(上图的UNDER ATTACK指的就是它),攻击从当天傍晚6点持续到次日凌晨零点。刚才说过,每次检测出批量攻击时,程序会先关闭用户注册半小时,然后打开,半分钟后再杀回来重新看一眼。对面这个小机器人在这每次间隔半小时的半分钟缝隙里,急急忙忙地创建垃圾用户,几个小时过去,它用掉了将近一百个帐户编号,也算是相当执着了。

今天早晨出了个巧之又巧的小意外。在网页刚刚启动,进行30秒热身刷新时,放在本站的服务器突然跳表,时间戳从23:01:32跳回23:00:20,呛死了我的防御工事。

它的判断逻辑是“假如新注册的用户数乘以某比率,大于刚才流逝的秒数,则判断是注册机器人攻击。”而这里,虽然新注册用户为零,但“刚才流逝的秒数”是个负值……万幸的是,我从做JavaScript版时,就设了个保险杠,此杠以内的老用户无论如何不能碰。所以虽然代码走进了“删除某些用户”的那一块,却立刻被驳回了。

感谢这个服务器提供的意外test case,这部分代码已加固,不会再被弄死了。

后记:晚上在本站服务器上把玩这个程序时,跳表现象又出现了。不禁大感兴趣,细细研究一下这个现象的来源。它发作得如此频繁,使我无法相信有个系统管理员坐在那里没事调时钟。更像是有多台负载均衡服务器,它们的时钟不一致。

写了个小网页,每5秒输出一次系统时间,在完美世界里,应该获得一条单调上升的直线。然而我实际得到的,是剧烈颠簸的数据。使用Excel画出来就更加一目了然,共有三条直线,说明至少有三台负载均衡,其中两台差异不那么大,而第三台慢了许多。如果拿中间一条线做参照的话,最上面的时钟快了23秒,最下面的则慢了108秒。

程序员入伙书——换还是不换

话说,这道题,十几年前,玩论坛的时代,就出现在网上了:

三道门,一道门后面有车,另外两道门,后面都是羊。
有个节目主持人,他知道车在那道门后。
他请你选一道门,但不立即打开。
他在剩下的两道门里,打开一道,放出一只羊给你看。
现在台上还剩两道门关着,一道是你选的,一道是谁也没碰过的。
主持人说:现在你有个机会,可以改变主意,挑另一道门。
不管你换还是不换,你最终选中的那道门,后头的东西都归你。
你换不换?——假设价值观是车比羊好。

当时,论坛上吵成一片,有说该换的,有说不该换的。对于不换而中奖的概率,大家比较一致:1/3。而对于换而中奖的概率,基本上有三个说法:1/3、1/2、2/3。

论坛上贴题的那人说:“正确答案是应该换,中奖概率会从1/3提升到2/3。并且,此答案经过了智商排名极靠前的一位人士的认可。不过,还是有许多不愿盲信权威的年轻人,自己动手,用各种办法做实验,有大活人亲自做的,有用计算机模拟的,而结果一致确认:该换,中奖概率确实提升到了2/3。另外,虽然实验结果如此,有相当多的亲手做实验的人依然坚持(理论上)不该换。”

时至今日,这道题提到人口稠密的社交媒体上来,依然能够引起争论。

为了让读者老爷们怀着轻松的心情观看余下的内容,我提前把答案确认一下:

应该换。
我不是从一道门换到另一道门,
而是从一道门换到另外两道门。
“换并且选到车”的概率 = “第一次没选到车”的概率

三道门的迷惑性较大,读者可以极端化一下:如果是一亿道门,你挑一扇(选中车的概率很悲观),然后主持人把许许多多门打开,放出来满坑满谷的羊,最后只留下一道门,你换不换?

或者再换一个思路:主持人挑你和另外一个现场观众上来,让你选一道门,让那位观众选两道门,然后问你,愿不愿意拿你的一道门换那位观众的两道门?

“开门放羊”只是个迷惑动作,当门的总数大于2时,挑剩下的门里,一定能放出至少一只羊。所以它没有增加任何信息,也没有改变概率分布,这一步骤和事后开奖并无不同。

用概率论的运算过程则是:

  • 换而中车的概率 =
            首次选羊的概率 × 拿羊换到车的概率 +
            首次选车的概率 × 拿车换到车的概率
  • 首次选羊的概率 = 2/3
  • 首次选车的概率 = 1/3
  • 拿羊换到车的概率 = 100%
  • 拿车换到车的概率 = 0%
  • 因此,换而中车的概率 = 2/3

如果你看到这里还是觉得数学上不该换,那就可以关掉页面了。接下来并没有理论上的新内容,而且因为要用程序表达,技术上会比较烧脑。我不想让你同时背两个包袱走路,会芯片过热的。

 
虽然这道题没有数学理论难度,我还是想拿它做个编程的例子。原因是,我发现用计算机的思维,可以洞穿这道题的本质。做完实验依然坚持不该换的人里面,一定没有用计算机模拟的。

我的第一版程序很简单(手机读者可用手指左右拖动代码区):

import random

def lottery(n, change):  # n是门的个数,change设置“换还是不换”
    car = random.randint(0, n - 1)   # 为车生成一个随机的门号
    pick = random.randint(0, n - 1)  # 我选择一个随机的门号
    # 如果我未选中车但愿意换,或者我选中了车并且不换
    if (pick != car and change) or (pick == car and not change):
        return True      # 我都会中奖
    else:                # 否则
        return False     # 就不会

repeat = 100      # 重复做此实验100次
win = 0           # “中奖”计数器置零
for i in range(repeat):
    if lottery(3, True):  # 每次都选择“换”
        win += 1          # 如果中奖,计数器加一
# 打印中奖百分比
print("%.2f%%" % (win / repeat * 100))

结果如何呢?运行三遍:

=============== RESTART: cargoat.py ===============
68.00%
>>> 
=============== RESTART: cargoat.py ===============
71.00%
>>> 
=============== RESTART: cargoat.py ===============
68.00%
>>> 

100次实验,如果选择“换”,中奖次数确实在2/3左右。当然我们也得反过来做一下,把lottery函数的第二个参数设为False:

repeat = 100      # 重复做此实验100次
win = 0           # “中奖”计数器置零
for i in range(repeat):
    if lottery(3, False):  # 每次都选择“不换”
        win += 1           # 如果中奖,计数器加一
# 打印中奖百分比
print("%.2f%%" % (win / repeat * 100))

运行三遍,选择“不换”的中奖概率确实较低:

=============== RESTART: cargoat.py ===============
34.00%
>>> 
=============== RESTART: cargoat.py ===============
34.00%
>>> 
=============== RESTART: cargoat.py ===============
27.00%
>>> 

还可以发现,实验的重复次数(repeat的值)越高,中奖概率越是稳定在2/3上,下面是repeat = 100000的三遍运行结果:

=============== RESTART: cargoat.py ===============
66.55%
>>> 
=============== RESTART: cargoat.py ===============
66.81%
>>> 
=============== RESTART: cargoat.py ===============
66.70%
>>> 

在这个程序里,原本热热闹闹的挑门、开门放羊、问你换不换的那些动作,一下子被简化成了“你第一次猜中的概率有多大”的问题。我刚才说:“做完实验依然坚持不该换的人里面,一定没有用计算机模拟的。”是因为写程序前,我先假装认为不该换,而写下lottery函数的前两行时,就找到了事情本质的描述方式(上面的粗大字体)。

 
然而,读者可能认为,我并没有精确地按照剧本来写,所以运算结果不可信。为此,我必须按照剧本写一遍程序,像宋小宝吃面那样,辣根和蒜瓣这些步骤都不能省。说实在的,因为需要彻底改变思路,写新程序很累,但我还是勉力完成了:
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微博分享按钮

三年前往博客里添加了一个微博分享按钮,最近发现微博分享方式有WBML新版了,于是按照微博介绍的WBML界面重写了这段代码。

先贴代码。新版的添加微博分享按钮的方法:编辑正在使用的monochrome族主题(其它主题可能要微调)的header.php,做两个改动:

一、在<html>标签后增加wb命名空间:

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
      xmlns:wb="http://open.weibo.com/wb">

二、在</head>之前加入以下代码:

<script src="http://tjs.sjs.sinajs.cn/open/api/js/wb.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script>
<script type="text/javascript">
jQuery(function(){
//  window.setTimeout(function() {  // Make it asynchronous if using the iframe mode.
    jQuery('div.post').each(function() {
        var url = jQuery(this).find('h2.post_title > a').first().attr('href');
        if (typeof(url) == 'undefined') {
            url = location.href;
        }
        var titlestr = jQuery(this).find('.post_title').text() + ': ' + jQuery(this).find('p').not('.wp-caption-text').text();
        titlestr = titlestr.replace(/\s\s+/g, ' ').substr(0, 110);

        var buttonstr = '<div style="width:95%;text-align:right;margin-top:-40px;margin-bottom:40px;">';

        var param = {
            url:url,
            type:'button',
            addition:'number',
            picture_search:'true',
            title:titlestr,
            ralateUid:'1691250947'  // 关联用户的微博用户号码
        };
        var temp = [];
        for(var p in param) {
            temp.push(p + '="' + encodeURIComponent(param[p] || '') + '"');
        }
        buttonstr += '<wb:share-button ' + temp.join(' ') + '></wb:share-button>';


        buttonstr += '</div>';
        jQuery(this).find('div.post_content').first().after(buttonstr);
    });        // jQuery.div.post.each
//  }, 5000);  // window.setTimeout
});
</script>

第一次重写后,IE不稳定地显示按钮、Firefox完全不行(IE竟然胜出,奇迹)。调试发现和一年前的一次优化有关。当时我把分享按钮的JS代码改为异步(橙色代码,页面加载完毕5秒后)运行,而此定时器似与WBML版按钮冲突。

之所以怀疑这个定时器,是因为观察了博客右边栏放置的静态代码“微博关注”按钮。我留意到它总能显示,并且当整个页面加载完毕、网页闲下来时才开始运作。猜想渣浪也发现这些按钮很耗时,于是也在按钮里内置定时器,把我这些外层的定时器顶得不干活了。

另注:渣浪程序员把“关联用户”的设置参数命名为ralateUid,嗯,从上一版延续至今以后也一直会继续错下去的拼写,厚道地猜想这是为了防鹅防寨故意拼错的。另外,微博文档里说抓图选项是searchPic,而快捷设置页里则可以看到是picture_search。我测试之后得知,picture_search是有效参数。

程序员入伙书——函数初步

以前的几个章节里,大家一定常见到print(…)、range(…)、max(…)之类的结构,它们是什么呢?

它们叫函数。不用管这个名字听起来多么奇怪,和数学上的函数、方程的概念多么不同,先接受这个名字,后面我会说这个名字的来历。

比如说,我们在《程序在干什么?》一节的最后一段举过一个求平方根的例子,后来在《初涉算法》一节讲解过它。就拿这个程序为例,如果现在我想求(根号2 + 根号3) x (根号5 – 根号7),该怎么写程序?

当然我们可以把这个例子复制粘贴四遍,第一遍求根号2,第二遍求根号3,第三遍求根号5,第四遍求根号七,然后用这四个中间结果算出最后的值。

这个思路能干活,可就是直觉太傻太啰嗦。四段程序只有喂给它们的数字的差别,实在是太浪费了。所以人们想,可以引入数学上的函数y = f(x)概念,定义好这个函数的公式(f)之后,把参数(x)喂给它,让同一段代码对参数进行运算,运算结果放在y里,这样岂不节约?

好主意!我们现在把求平方根的算法定义成一个函数:

>>> def mysqrt(n):
    high = max(1, n)
    low = 0
    while True:
        result = (high + low) / 2
        if abs(result * result - n)  < n * 1E-8:
            break
        if result * result > n:
            high = result
        else:
            low = result
    return result

>>>

这段程序里最关键的是第一行,以关键字def引导的函数名mysqrt,其后以括号包围要传递给这个函数的参数n,最后是冒号表示:以下的缩进内容是用来定义这个函数的算法。

最后一行return result也很重要,见到return语句时,程序就会返回到使用函数的那个位置,在相应的mysqrt(x)的地方,放上本次运行得到的result值。这个值被称为返回值

说得再多不如实际做一次:
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程序员入伙书——数组

从前我用过的程序示例里面,使用的数据都是分离的、独立的。就是说,每个常量和变量,各有各的用途,没有“我们是一伙的”这样的共性。而在现实世界里,成群结队地出现的数据是大多数。例如一架飞机上的旅客,一个班级的学生,奥运会的参赛国。

我见过的所有编程语言都有数组(Array,List)的概念,用来存储具有共同属性的批量数据。在Python里,数组用一对中括号包围的一群数据来表示,数据之间用逗号隔开。例如:

>>> countries = ['China', 'USA', 'Germany', 'Canada', 'Japan']
>>> countries[0]
'China'
>>> countries[3]
'Canada'
>>> countries[4]
'Japan'
>>> 
💡 Python语言允许数组的每个元素类型不同,例如字符串和数字可以混装在同一个数组里面,如[3.14, ‘China’]就是一个正常的Python数组。其它的编程语言通常没有这么大度。在实际应用中,即使是Python,也很少遇到各元素类型不同的案例。

在这里,countries就是一个数组,它有五个元素(Element),每个元素都是一个字符串表示的国名。引用这些元素的时候,我们使用一个整数,来指明它在数组里的位置,这个整数叫做下标(Index)。和大家的习惯稍有差异的是,在Python里,当我们说“数组的第一个元素”时,我们用的下标是0,第二个元素的下标是1,第三个元素的下标是2,依此类推。所以上面的程序范例里面,countries[0]打印出来的是第一个国名China,第五个国名使用的下标是4。

如果你觉得这个规则挺怪异的,想一想这个问题:进入一座楼房,爬到一楼需要爬几层楼梯?爬到五楼需要爬几层楼梯?然后你就释然了,因为对于计算机来说,数组就像楼层,一楼就是它的第一个元素,其它的楼层都是相对于一楼的偏移量。英式英语里,一楼叫做Ground Floor,二楼叫做First Floor,三楼叫做Second Floor,这就是计算机式的思维。

C/C++、Python、Perl、Java、PHP等语言里,第一个元素都是用下标0来表示。FORTRAN、BASIC、PASCAL等语言里,第一个元素是用下标1来表示。这两种表示方法都是合理的,照顾不同人群的思维习惯。

在刚才这个数组里,使用countries[5]会看到什么?
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程序员入伙书——轻松一下

一口气写了十几章,轻松一下。

读者老爷可能有点昏沉了,说,这么多章节了,怎么还没见到一个Windows程序呢?咱们就写一个。

在Python Shell里按Ctrl-N(或者点File菜单,选New Window),在弹出的编辑窗口里输入——或者拷贝-粘贴也行,反正今天是“轻松一下”:

import tkinter
root = tkinter.Tk()
root.geometry('240x180')
root.title('hello, world')
tkinter.Label(root, text = "hello, world").pack(fill="both", expand=1)
root.mainloop()

hello-world-tk

按Ctrl-S(或者点File菜单,选Save),随意起个名字,存好文件之后按F5。

怎么样,看到Windows版的hello, world了吧?虽然看起来十分傻,但既然能写hello, world,就能写别的,就能放按钮,就能画图表,就能放菜单,能写一切能想出来的东西。要紧的不在于界面是什么,而在于理解漂亮的外表背后发生的事情。况且,就连这个漂亮的外表本身,也是由灰头土脸的程序写成的。

程序员入伙书——两种循环

其实咱们早已看到过循环了,只是当时并没有要求大家看明白。

循环,就是让程序反复执行同一段代码。利用计算机速度快,脾气好,不怕麻烦的优势(这几点,人类确实比不上),也省得人们把相似的任务反复书写几百遍。

有两种循环,一种是事先预知要循环多少次的,一种事先不知道。这两种循环,咱们在《程序在干什么?》一章里见过。那里头讲过三个例子,第一个例子是从1加到100,我们都知道要循环100次。第二个例子是九九乘法表,我们知道要重复做9行,每行做N列(N等于当前的行数)。第三个例子是猜平方根,这个就不能实现确实要循环多少次了,只隐约觉得精度好过亿分之一就可以结束。

预知循环次数、知道每次循环时要喂什么数据给程序的,叫做for循环。for的意思是:对于(for)每次循环,使用这些值……

预先不知道循环次数,只知道循环的结束条件的,叫做while循环,意思是:当(while)某条件判断为真的情况下,反复执行这段程序……

其实for循环是while的一个特例,例如那个从1加到100的,下面的两段程序,一个用for,一个用while,得到的结果是一样的:

>>> total = 0
>>> for i in range(1, 101):
	total += i
	
>>> total
5050


>>> total = 0
>>> i = 1
>>> while i < = 100:
	total += i
	i += 1
	
>>> total
5050
>>> 

所以我们先讲while。在Python里,while的用法是:

while 条件判断表达式:
	做这个
	做那个
	东张西望

凹进去的这段程序,只要“条件判断表达式”为真(True),就会被反复执行。上面的累加例子里,只要i小于等于100,累加就会持续下去。

while太简单太直观了,没啥可说的,直接说for吧,for的用法是:
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程序员入伙书——如果、那么、否则

在《初涉算法》一章,我说过程序没什么神秘的,无非是做三件事:

  1. 计算
  2. 流程控制
  3. 输入输出

关于基本的计算,前头几章已经讲过了。现在开始说说流程控制(Flow Control)。

流程控制是程序的核心价值。如果一段程序从头到尾平铺直叙,一条大路走到黑,就不好意思说自己是程序了,顶多是在打算盘。试想,如果没有流程控制,“从1累加到100”的任务就只能这样完成,老没劲了:

total = 0
total += 1
total += 2
total += 3
:
:
total += 99
total += 100

一个有趣的程序,一定有种种的岔路和转圈。读者可能会问:你不是说计算机不会思考,所有的行为都是已知的么?岔路的变数从何而来?俺回答:道路是已知的,走路的人是未知的。种种变数,来自于人类或其它机器的输入。例如你正在看这个页面,计算机不知道你下一步是往上翻屏、往下翻,还是关掉窗口。你的下一步动作是机器无法预知的,但计算机做好了应对你的任何操作的准备——只要你不掐电源。

下面我就开始介绍“岔路”了:如果这样,如果那样。

举个例子,Python有个功能叫max,如果你在Python Shell里写max(1, 3)按回车,max一定会回答“3”。我们看看,如果自己来写这个功能,程序是什么样的。尝试一下这个例子——在Python Shell下按Ctrl-N打开一个窗口,输入这段代码:
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程序员入伙书——赋值语句

赋值语句,就是把一个值搁到一个变量里的过程。

完成这个过程很简单,一个“=”足矣。打开Python,随意输入类似这样的语句:

>>> radius = 10
>>> pi = 3.1415926535897932
>>> circumference = radius * pi * 2
>>> circumference
62.83185307179586
>>> 

看看,几条赋值语句就把半径等于10的圆的周长求出来了,是不是很容易?这些语句当然可以简单地写成10 * 3.1415926535897932 * 2,这里演示的是思考的过程。

初学编程的人,容易在两件事上不习惯,我这里单列出来:

一、“=”不是“相等”的意思,而是“把等号右边的值算出来,放到等号左边的变量里去”。
二、赋值完成后,等号左边变量原有的值就被覆盖了,消失了,找不回来了。

这些要点,以前举例时说过或者暗示过,这次隆重重申一下。为了体会第一点,试试这段代码(以前的例子里挺常见的):

>>> total = 0
>>> total = total + 3
>>> total
3
>>> total = total + 4
>>> total
7
>>> 

像total = total + 4这种代码,现在在我眼里,是再正常不过的东东,但刚学编程的时代,是每次一瞧心里都咯噔一下的,因为把“等式”两边各减去total,即得到0 = 4。这怎么可能?!现在看顺眼了,因为我现在明白这句话就是三个步骤:把total的值读出来放到一个运算器里,在这个运算器里加4,把运算器的结果放回到total里去。
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程序员入伙书——运算符和表达式

上次我们说到了简单数据,现在就要说说怎么烹饪这些数据。因为我们的示例语言是Python,所以这里的内容只能保证对Python完全正确,其它的语言会有相似内容,但不一定完全相同。不用担心,各种编程语言的要素其实是差不多的,学会一门语言的思路,其它的也能很快融会贯通。

适用于数字的运算符

+       -       *       **      /       //      %
< <      >>      &       |       ^       ~
<>       < =      >=      ==      !=

其中,第一行运算符是一般的数学运算,第二行是计算机特色的位运算(不用担心看不懂,后头会讲到),第三行是数值比较。

先说第一行:+和-都很直观,加减是也。*是乘法,因为计算机键盘上没有×号,所以拿星号表示。你会问为什么不用x来代替?我回答:因为x是一个英文字母,会被Python当作一个变量名。

**是乘方的意思,例如2**3等于8,2**-1等于0.5,2**0.5等于1.4142135623730951(即根号2)。你可能会如梦方醒地说,既然可以这么方便地求解一个数的平方根,为啥当初要写那么复杂的一个算法?俺一边躲闪着观众的飞石,一边说:一、那段程序的主要目的,是演示二分查找的算法。二、其实在计算机的芯片级指令里也并没有乘方功能,**运算符的简洁外表的背后,隐藏着泰勒级数展开的算法,不比我那段程序轻松。

/是除法。小时候如果在试卷上这么写,是会被扣分的。老师只允许用÷号,或者以分数形式表示。键盘上没有÷号,就只能用/了。

//是除法取整数商。注意它和/是不同的:3/2的结果是1.5,而3//2会把那个小数部分.5扣除,只留下1。同理,1//2等于0,而不是0.5。拿这个运算符算整数是安全的,而算实数要小心,例如你可以试试0.7//0.1,和《两个世界》一章里的计算结果是一样一样的:6,具体原因在那一章已经讲过了。

%是除法求余数,例如7%4等于3,3%2等于1,8%4等于0。这个运算符很实用,常用来判断一个数字能否被另一个数整除(余数为0),或者把随机数字限定在一个范围内(不需要十分懂下面这个例子):

>>> import random
>>> random.random()
0.08662194959873759
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
9
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
5
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
0
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
4
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
6
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
2
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
1
>>> int(random.random() * 1E10) % 10
8
>>> 

 

暂且跳过第二行的位运算,这些概念目前有点难,大部分情况下也用不着,先介绍第三行的比较运算吧。

<>       < =      >=      ==      !=

这六个运算符十分好理解,从左往右,分别是小于、大于、小于等于、大于等于、等于、不等于的意思。怎么样?很简单吧?计算机键盘上没有≤、≥、≠这些字符,所以用< =、>=、!=来代替,就和刚才说过的乘除法似的,比较好懂。对于==,就得多解释一下:为什么不用单个的=呢?因为单个的=被用来表示“赋值”的含义了。看下面和Python Shell的交流过程,来加深理解:
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