本文系统解答“Python 中布尔型如何表示”：以 True/False 两个字面量表示，类型为 bool 且是 int 的子类；任何对象都能参与真值测试，None、零值与空容器为假，其他通常为真；逻辑运算 and、or 具有短路并会返回操作数本身，not 返回布尔；== 与 is 分别用于值比较与身份比较，None 必须用 is；在 NumPy/pandas、JSON/argparse 等场景需区分逻辑与按位运算、规范化解析字符串布尔；通过命名规范、类型标注、单测与协作工具将布尔语义制度化，减少歧义与线上风险。

本文解释Python对负数取余的核心规则：余数与除数同号，并满足a==(a//b)*b+(a%b)。因此-7%3为2，-7%-3为-1，源于//采用向下取整。跨语言（Java、C、JavaScript）多为向零截断，导致-7%3为-1。实践中可用(x%m+m)%m统一正余数，浮点场景区分%与math.fmod的符号语义，并通过单元测试覆盖负数与负除数的边界输入，确保周期计算、索引环绕与哈希分桶的稳定性与一致性。

本文阐明Python中“变量赋值给变量”的本质是名称绑定到对象：a=b不会复制对象而是共享引用；对不可变类型的“修改”是重新绑定，对可变类型的原地修改会在所有引用间联动。需要数据隔离时应显式进行浅拷贝或深拷贝；在工程实践中应结合可变性、嵌套层级与并发需求选择复制策略，明确API契约与团队规范并沉淀到协作平台以降低副作用与维护成本。

本文系统解答了Python中变量“取反”的正确方法：逻辑取反使用not，数值取反使用一元负号-，按位取反使用~，分别适用于布尔、数值与整型位模式。理解真值语义、二补码规则与容器的布尔上下文可避免混用导致的错误；在数组与数据框场景需用向量化API如np.logical_not与-，并通过命名与类型约束提升可读性与可测试性。

本文阐明Python赋值是名称绑定到对象引用而非值复制，理解对象、引用与可变性的关系是避免副作用的关键。不可变类型赋值表现为重绑定，可变类型赋值易形成别名并传播就地修改；LEGB作用域与global/nonlocal影响赋值目标；拷贝决定共享边界，浅拷贝廉价但保留内部引用，深拷贝全面但昂贵；切片与解包赋值提升可读性，in-place运算和海象运算符需平衡性能与清晰度。通过权威文献与表格对比梳理类型行为，并给出调试、性能与协作实践建议，强调以“赋值是绑定、复制需显式”为原则设计数据流，结合评审与工具把语义契约落地，以提升可维护性与稳定性。

本文系统阐述了Python赋值的本质是名字绑定到对象而非把值存入变量，核心差异围绕可变与不可变对象、增量赋值的原地修改与重新绑定、解包赋值的结构化匹配以及海象运算符在表达式中的绑定与复用。文章进一步解析拷贝策略（浅拷贝与深拷贝）与别名风险、LEGB作用域与函数参数的引用传递、面向对象中的属性赋值与描述符机制，并提供表格对比常见赋值与拷贝方式的语义与性能影响。在工程实践中，结合命名约定、类型标注、测试与评审清单可有效降低副作用与隐性成本；团队可借助协作系统将赋值规范纳入流程，实现质量与合规的闭环管理。