我在IF条件中遇到错误。我究竟做错了什么？
得到a的原因SyntaxError是&&Python中没有运算符。同样||，!并且不是有效的 Python运算符。
您可能从其他语言中了解到的某些运算符在Python中使用不同的名称。逻辑运算符&&和||实际上被称为and和or。同样，逻辑否定运算符!称为not。
所以你可以这样写：
if len(a) % 2 == 0 and len(b) % 2 == 0:
甚至：
if not (len(a) % 2 or len(b) % 2):
一些其他信息（可能会派上用场）：
我在此表中总结了运算符“等效项”：
+------------------------------+---------------------+
| Operator (other languages) | Operator (Python) |
+==============================+=====================+
| && | and |
+------------------------------+---------------------+
| || | or |
+------------------------------+---------------------+
| ! | not |
+------------------------------+---------------------+
另请参阅Python文档：6.11。布尔运算。
除了逻辑运算符外，Python还具有按位/二进制运算符：
+--------------------+--------------------+
| Logical operator | Bitwise operator |
+====================+====================+
| and | & |
+--------------------+--------------------+
| or | | |
+--------------------+--------------------+
Python中没有按位取反（只是按位逆运算符~-但这并不等效于not）。
另见6.6。一元算术和按位/二进制运算和6.7。二进制算术运算。
逻辑运算符（像许多其他语言一样）具有使它们短路的优点。这意味着，如果第一个操作数已经定义了结果，则根本不会对第二个运算符求值。
为了说明这一点，我使用了一个简单地使用值的函数，将其打印并再次返回。方便查看由于print语句而实际评估的内容：
>>> def print_and_return(value):
... print(value)
... return value
>>> res = print_and_return(False) and print_and_return(True)
False
如您所见，仅执行了一个print语句，因此Python甚至没有查看正确的操作数。
对于二进制运算符，情况并非如此。那些总是评估两个操作数：
>>> res = print_and_return(False) & print_and_return(True);
False
True
但是，如果第一个操作数不够用，那么，当然会计算第二个运算符：
>>> res = print_and_return(True) and print_and_return(False);
True
False
总结一下，这是另一个表：
+-----------------+-------------------------+
| Expression | Right side evaluated? |
+=================+=========================+
| `True` and ... | Yes |
+-----------------+-------------------------+
| `False` and ... | No |
+-----------------+-------------------------+
| `True` or ... | No |
+-----------------+-------------------------+
| `False` or ... | Yes |
+-----------------+-------------------------+
在True与False代表什么bool(left-hand-side)回报，他们不必是True或False，他们只需要返回True或False当bool被要求他们（1）。
因此，在Pseudo-Code（！）中，andand or函数的工作方式如下：
def and(expr1, expr2):
left = evaluate(expr1)
if bool(left):
return evaluate(expr2)
else:
return left
def or(expr1, expr2):
left = evaluate(expr1)
if bool(left):
return left
else:
return evaluate(expr2)
请注意，这是伪代码，而不是Python代码。在Python中，您无法创建称为and或的函数，or因为这些是关键字。另外，您永远不要使用“评估”或if bool(...)。
自定义自己的类的行为
这隐含bool调用可用于自定义您的类的行为有and，or和not。
为了说明如何进行自定义，我使用该类来再次print跟踪正在发生的事情：
class Test(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
def __bool__(self):
print('__bool__ called on {!r}'.format(self))
return bool(self.value)
__nonzero__ = __bool__ # Python 2 compatibility
def __repr__(self):
return "{self.__class__.__name__}({self.value})".format(self=self)
因此，让我们看看与这些运算符结合使用该类会发生什么：
>>> if Test(True) and Test(False):
... pass
__bool__ called on Test(True)
__bool__ called on Test(False)
>>> if Test(False) or Test(False):
... pass
__bool__ called on Test(False)
__bool__ called on Test(False)
>>> if not Test(True):
... pass
__bool__ called on Test(True)
如果您没有__bool__方法，Python还将检查对象是否具有__len__方法，以及它是否返回大于零的值。如果您创建了序列容器，可能会很有用。
另请参阅4.1。真值测试。
NumPy数组和子类
可能超出了原始问题的范围，但是如果您要处理NumPy数组或子类（如Pandas Series或DataFrames），则隐式bool调用将引发可怕的问题ValueError：
>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1,2,3])
>>> bool(arr)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
>>> arr and arr
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series([1,2,3])
>>> bool(s)
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
>>> s and s
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
在这些情况下，您可以使用NumPy中的逻辑和函数，该逻辑和函数执行逐个元素and（或or）：
>>> np.logical_and(np.array([False,False,True,True]), np.array([True, False, True, False]))
array([False, False, True, False])
>>> np.logical_or(np.array([False,False,True,True]), np.array([True, False, True, False]))
array([ True, False, True, True])
如果您只处理布尔数组，则还可以将二进制运算符与NumPy一起使用，它们确实会执行按元素进行比较（也可以是二进制）的比较：
>>> np.array([False,False,True,True]) & np.array([True, False, True, False])
array([False, False, True, False])
>>> np.array([False,False,True,True]) | np.array([True, False, True, False])
array([ True, False, True, True])
（1）
那bool对操作数调用必须返回True或者False是不完全正确的。它只是第一个需要在其__bool__方法中返回布尔值的操作数：
class Test(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
def __bool__(self):
return self.value
__nonzero__ = __bool__ # Python 2 compatibility
def __repr__(self):
return "{self.__class__.__name__}({self.value})".format(self=self)
>>> x = Test(10) and Test(10)
TypeError: __bool__ should return bool, returned int
>>> x1 = Test(True) and Test(10)
>>> x2 = Test(False) and Test(10)
这是因为，and如果第一个操作数求和False，则实际返回第一个操作数；如果求和，True则返回第二个操作数：
>>> x1
Test(10)
>>> x2
Test(False)
同样，or但相反：
>>> Test(True) or Test(10)
Test(True)
>>> Test(False) or Test(10)
Test(10)
但是，如果您在if语句中使用它们，if也会隐式调用bool结果。因此，这些要点可能与您无关。