Lernen Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche

In diesem Kapitel werden wir einige nuancierte Aspekte von Python untersuchen, die Ihre Möglichkeiten im Umgang mit und der Interaktion mit Daten in Ihren Programmen erheblich erweitern können – insbesondere Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche.

Sehen wir uns an, wie Alex diese Werkzeuge verwendet:

Mitgliedschaftsoperatoren sind nützlich, wenn überprüft werden soll, ob bestimmte Elemente oder Teilzeichenfolgen in einem iterierbaren Objekt enthalten sind. Ein iterierbares Objekt in Python ist alles, worüber Sie iterieren können, wie Zeichenketten, Listen oder Tupel. Listen und Tupel werden wir im nächsten Abschnitt genauer betrachten; für den Moment genügt es zu wissen, dass Mitgliedschaftsoperatoren auf mehr als nur Zeichenketten angewendet werden können.

Die wichtigsten Mitgliedschaftsoperatoren sind in und not in, die beide einen booleschen Wert zurückgeben, der das Vorhandensein (oder Fehlen) eines Elements anzeigt.

Da Sie bereits über String-Indexierung und Slicing gelernt haben, sind Sie mit dem Konzept vertraut, dass Zeichenketten iterierbar sind. Das bedeutet, Sie können Mitgliedschaftsoperatoren verwenden, um nach Teilzeichenfolgen in größeren Zeichenketten zu suchen.

Betrachten Sie das folgende Beispiel:


              123
            
itemName = "Strawberries"
in_name = "Straw" in itemName
print("Is 'Straw' in 'Strawberries'?", in_name)

Anwendungsbeispiel

Stellen Sie sich vor, Sie verwalten die Produktbeschreibungen oder Kategorien in Ihrem Lebensmittelladen-System. Sie erhalten möglicherweise eine lange Zeichenkette mit Produktdetails und müssen schnell nach bestimmten Schlüsselwörtern suchen, um Produkte basierend auf Kundenpräferenzen oder Werbeaktionen zu kategorisieren oder hervorzuheben:


              12345678910
            
# Product description from supplier
product_description = "Fresh organic milk from local farms, pasteurized and homogenized."

# Check if the "organic" and "local" keywords are in the product description
is_organic = "organic" in product_description
is_local = "local" in product_description

# Print the presence of these keywords to decide on marketing strategies
print("Is the product organic?", is_organic)
print("Is the product locally sourced?", is_local)

Überprüfung von Datentypen

Das Verständnis des Datentyps, mit dem Sie in Python arbeiten, ist entscheidend, insbesondere bei der Verwaltung der vielfältigen Anforderungen eines Lebensmittelladen-Systems. Die Funktion type() ist äußerst wertvoll, da sie sicherstellt, dass Sie mit den richtigen Datentypen arbeiten – beispielsweise Zeichenketten für Produktnamen, Fließkommazahlen für Preise und Ganzzahlen für Lagerbestände.

Dies verhindert nicht nur Fehler, sondern macht Datenmanipulationen und Vergleiche angemessener und zuverlässiger.

Im folgenden Beispiel wird veranschaulicht, wie type() verwendet werden kann, um zu überprüfen, ob die eingegebenen Daten im System den erwarteten Kriterien entsprechen. Dies ist eine gängige Anforderung bei der Verwaltung von Lebensmitteldaten, um Fehler beim Kassiervorgang oder bei Bestandsaktualisierungen zu vermeiden:


              12345678910111213141516
            
# Sample data received from a cashier or inventory management system
product_name = "Almond Milk"
product_price = "3.49"
product_quantity = 30

# Checking if the data types are as expected
correct_name_type = type(product_name) == str
correct_price_type = type(product_price) == float  # Intentional error for demonstration
correct_quantity_type = type(product_quantity) == int

# Print the results to verify data types
print("Is product_name a string?", correct_name_type)
print("Is product_price a float?", correct_price_type)  # Expected: False, actual data type is a string
print("Is product_quantity an integer?", correct_quantity_type)

print("Data type check complete. Please review and correct any 'False' outcomes for data corrections.")

Aufgabe

Swipe to start coding

Sie arbeiten mit Daten für ein neues Produkt, das gerade in ein Lebensmittelladen-System aufgenommen wurde.

Verwenden Sie Mitgliedschaftsoperatoren (in) für den String description:

Überprüfen Sie, ob die Teilzeichenkette "raw" in description enthalten ist, und speichern Sie das Ergebnis in contains_raw.
Überprüfen Sie, ob die Teilzeichenkette "Imported" in description enthalten ist, und speichern Sie das Ergebnis in contains_Imported.

Verwenden Sie die Funktion type(), um die Datentypen zu überprüfen:

Überprüfen Sie, ob price vom Typ float ist, und speichern Sie das Ergebnis in price_is_float.
Überprüfen Sie, ob count vom Typ int ist, und speichern Sie das Ergebnis in count_is_int.

Geben Sie die Ergebnisse genau im folgenden Format aus:

Contains 'raw': <contains_raw>
Contains 'Imported': <contains_Imported>
Is price a float?: <price_is_float>
Is count an integer?: <count_is_int>

Hinweis

Python unterscheidet zwischen Groß- und Kleinschreibung, daher werden "imported" und "Imported" als unterschiedliche Zeichenketten behandelt.

Lösung

War alles klar?

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Abschnitt 3. Kapitel 4

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Suggested prompts:

Can you explain more about how membership operators work with lists or tuples?

What happens if I use membership operators with numbers instead of strings?

Can you show more examples of type comparison in real-world scenarios?

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