写在前面
最近我复习了一些 python 的运算符知识，然后学到了一些新的知识，&=一个全新的运算符。
位运算
你可能已经熟悉位运算，其中&是一个二进制的 AND 运算符。1 & 1是True（1），但其他所有1和0的组合都是False（0）。
这个特性给了我们一个思路，那就是用位运算来检查一个整数是奇数还是偶数，因为奇数的最后一位始终是1(你懂的，这里说的是二进制表示)：
for x in range(5):
print(f"{x}：是{'奇数' if x & 1 else '偶数'}")
输出：
0：是偶数
1：是奇数
2：是偶数
3：是奇数
4：是偶数
赋值语句
如果你熟悉赋值运算符，比如+=，你会知道它们是一种有用的简写形式，用于执行一个操作，然后将结果分配回原始对象，即运算符左边的对象。&=也是一样，它执行二进制AND操作，并将值分配回原始对象。
a = 11
a &= 1
print(a)
a &= 0
print(a)
print(type(a))
输出：
1
0
<class 'int'>
我不确定这是巧合还是设计的结果，但是相同的语法也可以用于对两个集合的元素执行AND操作，（感谢Terry Davis在评论中指出）它被称为交集更新运算符，是intersection_update()方法的缩写。它更新原始集合，只保留在另一个集合中也有的每个元素。
但是你是否曾经真正使用过这些&=运算符，或者想象过它们的用途？直到今天，我都没有…
基本上，无论何时你开始有一个假设，你希望接受它…直到发生一个关键事件，证明它是错误的。换句话说，如果你找到了至少一个反例，那么假设就被拒绝了，只有在它似乎仍然合理的情况下才接受假设（例如，当它继续通过你的测试时）。
这是科学方法的典范，如果我还记得我的学校时光的话！
实际上，在数据整理中，这是一个相当常见的用例：我将电子表格表示为Python字典的列表，我想找到并删除所有的空值（如None和""）的列。
以下是代码：
def remove_empty_columns(data):
columns_to_delete = set(data[0].keys())
for row in data:
# 只有在最新行的列也为空时保持True（=删除）
columns_to_delete &= {key for key, value in row.items() if not value}
for row in data:
for column in columns_to_delete:
del row[column]
return data
当然我可以使用 Pandas，但这样可以避免使用庞大的依赖库，我甚至怀疑Pandas的底层逻辑也是这个原理（如果有兴趣你可以去验证一下）。
一个小技巧：
如果你想求多个集合的交集，你可以使用 &将它们链接在一起：
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2}
set3 = {2, 3}
set4 = {1, 2}
set1 &= set2 & set3 & set4
print(set1)
输出：
{2}
写在最后
在 Python 中，&=是位运算符的赋值操作，用于按位与操作并将结果赋值给左操作数。它具有多种实际应用，包括判断整数的奇偶性、执行位运算并更新原始对象，以及对多个集合执行交集更新操作。
此外，我们还提供了一个实际的用例，即在数据整理中使用&=运算符删除仅包含空值值的列。通过迭代处理字典列表并使用&=运算符来更新要删除的列的集合，可以高效地完成此操作。
原文始发于微信公众号（harvey的网络日志）：&=：一个有趣的Python运算符
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