答案：Python比较运算符常见陷阱包括浮点数精度问题、is与==混用、链式比较误解、不同类型比较错误及None判断方式。1. 0.1+0.2==0.3为False，应使用math.isclose()；2. is比较对象身份，==比较值，字符串或数字不应依赖is；3. 链式比较如1
Python 的比较运算符看似简单，但在实际使用中容易因类型、逻辑或语义理解偏差导致意外结果。掌握这些常见陷阱能有效避免 bug。
1. 浮点数精度问题
浮点数在计算机中以二进制形式存储，无法精确表示所有十进制小数，直接用 == 判断可能失败。
错误示例：
0.1 + 0.2 == 0.3 # 结果为 False建议使用 math.isclose() 进行近似比较：
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import math
math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3) # True2. is 与 == 混用
== 比较值是否相等，is 判断是否为同一对象（内存地址）。
常见误区：用 is 比较字符串或数字常量，依赖了 Python 的对象缓存机制。
危险写法：
a = "hello"
b = "hello"
a is b # 可能为 True（因字符串驻留），但不可靠应始终用 == 比较值：
a == b # 推荐方式3. 链式比较的误解
Python 支持 a
例如：
1 < 2 < 3 # True
1 < 3 < 2 # False（因为 3 < 2 不成立）
5 > 3 == True # False！因为 3 == True 为 False注意：3 == True 值为 False（类型不同），所以整个表达式为 False。
4. 不同类型间的比较
Python 3 禁止不相关的类型直接比较（如 int 和 str），会抛出 TypeError。
但某些类型仍可比较，容易引发混乱：
'2' > 1 # 抛出 TypeError（Python 3）而在 Python 2 中会尝试排序，结果不可预测。确保比较前类型一致。
5. None 的正确比较方式
判断是否为 None 应使用 is 或 is not，而非 ==。
x = None
x is None # 正确
x == None # 虽然可行，但不推荐（可被重载）因为 __eq__ 方法可能被修改，而 is 是恒定的身份比较。
基本上就这些常见的坑。注意类型、理解 is 和 == 的区别、小心浮点数和链式逻辑，能大幅减少错误。
以上就是Python 比较运算符的常见陷阱的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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