不同于物理学中的「短路」(Short circuit)那般危险，Python中的短路机制非常有用，跟很多其他编程语言中的短路机制作用类似，一句话概括就是一段条件判断表达式在从左到右按顺序执行的过程中，提前确定了表达式的True/False结果，从而终止右边剩余的运算。
让我们通过几个简单的例子总结Python中可用的几种短路机制：
X or Y
X or Y是最常用的短路机制，我们都知道只要X或Y中至少有一个为True时，整段判断表达式就为True，譬如下面的例子中，本来1 / 0会触发ZeroDivisionError: division by zero错误，但因为or左边的部分已经逻辑判断为True，Python的短路机制就会停止后续的执行，直接返回or左边的结果：
而当or左边部分逻辑判断为False时，则会返回右边部分的结果：
X and Y
类似X or Y的机制，X and Y会在X逻辑判断为False时提前终止后续的运算，只返回X部分的结果：
any()
Python中的any()函数用于接受序列形式的多个等待逻辑判断的部分，并在序列中至少有一个部分逻辑判断为True时返回True。
而只要any()按顺序遇到第一个逻辑判断为True的结果，也会触发短路，正如下面的例子中只花费3秒就完成了判断过程，因为循环到1时触发了短路：
all()
Python中的all()函数类似any()，会在传入序列中每个部分逻辑判断均为True时返回True，其也会在按顺序遇到第一个False时终止后续运算：
「比较运算符」
Python中用于数值大小比较的各个运算符也具有短路机制，从左到右，一旦执行到判断结果为False的部分都会终止运算：
「实际使用示例」
当我们的代码中涉及到条件判断，且参与条件判断的值具有一定的「运算成本」时，就可以灵活运用短路机制来提升运行效率，譬如我们需要根据用户id信息向多个接口查询其权限，全部满足时将其标记为“超级权限”，就可以利用到短路机制。
这里我们随意写几个具有时间成本的函数作为接口示意：
def api1(id_):
time.sleep(1)
return id_ in ['admin1', 'admin2']
def api2(id_):
time.sleep(1)
return id_ in ['admin1', 'admin2', 'su1', 'su2']
def api3(id_):
time.sleep(1)
return id_ not in ['ban1', 'ban2', 'ban3']
利用短路机制在用户第一次没有满足条件时就终止后续判断，写法简洁：
