Kursinhalt
Einführung in Python
Einführung in Python
Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche
In diesem Kapitel werden wir einige nuancierte Aspekte von Python erkunden, die Ihre Datenverwaltung und Interaktion in Programmen erheblich verbessern können — insbesondere Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche.
Schauen wir uns an, wie Alex diese Werkzeuge verwendet:
Mitgliedschaftsoperatoren sind nützlich, wenn Sie überprüfen müssen, ob bestimmte Elemente oder Teilstrings in einem iterierbaren Objekt vorhanden sind. Ein iterierbares Objekt in Python ist alles, worüber Sie iterieren können, wie Zeichenketten, Listen oder Tupel. Wir werden Listen und Tupel im nächsten Abschnitt genauer betrachten; verstehen Sie vorerst, dass Mitgliedschaftsoperatoren auf mehr als nur Zeichenketten angewendet werden können.
Die primären Mitgliedschaftsoperatoren sind in und not in, die beide einen booleschen Wert zurückgeben, der die Anwesenheit (oder Abwesenheit) eines Elements anzeigt.
Da Sie bereits über String-Indizierung und Slicing gelernt haben, sind Sie mit dem Konzept vertraut, dass Zeichenketten iterierbar sind. Das bedeutet, dass Sie Mitgliedschaftsoperatoren verwenden können, um nach Teilstrings innerhalb größerer Zeichenketten zu suchen.
Betrachten Sie das folgende Beispiel:
itemName = "Strawberries" in_name = "Straw" in itemName print("Is 'Straw' in 'Strawberries'?", in_name)
Beispielanwendung
Stellen Sie sich vor, Sie verwalten die Produktbeschreibungen oder Kategorien in Ihrem Lebensmittelladensystem. Sie könnten eine lange Zeichenkette mit Produktdetails erhalten und müssen schnell nach bestimmten Schlüsselwörtern suchen, um Produkte basierend auf Kundenpräferenzen oder Werbeaktivitäten zu kategorisieren oder hervorzuheben:
# 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 der Datentypen, mit denen Sie in Python arbeiten, ist entscheidend, insbesondere wenn Sie die vielfältigen Anforderungen eines Lebensmittelladensystems verwalten. Die type()-Funktion ist von unschätzbarem Wert, da sie hilft sicherzustellen, dass Sie mit den richtigen Datentypen arbeiten — wie Zeichenfolgen für Produktnamen, Fließkommazahlen für Preise und Ganzzahlen für Lagerbestände.
Dies verhindert nicht nur Fehler, sondern macht auch Datenmanipulationen und Vergleiche angemessener und zuverlässiger.
Im folgenden Beispiel zeigen wir, wie type() verwendet werden kann, um zu überprüfen, ob die Daten, die in das System eingegeben werden, den erwarteten Kriterien entsprechen, was eine häufige Notwendigkeit bei der Verwaltung von Lebensmittelladendaten ist, um Fehler beim Checkout oder bei Bestandsaktualisierungen zu vermeiden:
# 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.")
Swipe to start coding
In dieser Aufgabe werden Sie Ihr Wissen über Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche anwenden, um die Details eines neuen Produkts zu überprüfen, das in ein Lebensmittelladensystem aufgenommen wurde. Sie werden Überprüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass die Produktbeschreibung und die Datentypen korrekt eingegeben sind.
Code-Anweisungen
- Verwenden Sie Mitgliedschaftsoperatoren, um zu überprüfen, ob die Teilstrings
"raw"und"Imported"in der Variablendescriptionvorhanden sind. - Weisen Sie die Ergebnisse dieser Überprüfungen den booleschen Variablen
contains_rawundcontains_Importedzu. - Verwenden Sie die Funktion
type(), um zu überprüfen, ob derpricealsfloatund dercountalsintgespeichert ist. - Weisen Sie die Ergebnisse dieser Typüberprüfungen den Variablen
price_is_floatundcount_is_intzu.
Ausgabeanforderungen
- Drucken
Contains 'raw': <contains_raw>. - Drucken
Contains 'Imported': <contains_Imported>. - Drucken
Is price a float?: <price_is_float>. - Drucken
Is count an integer?: <count_is_int>.
Hinweis
Denken Sie daran, dass Python zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheidet, daher sind
"imported"und"Imported"unterschiedliche Zeichenfolgen.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche
In diesem Kapitel werden wir einige nuancierte Aspekte von Python erkunden, die Ihre Datenverwaltung und Interaktion in Programmen erheblich verbessern können — insbesondere Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche.
Schauen wir uns an, wie Alex diese Werkzeuge verwendet:
Mitgliedschaftsoperatoren sind nützlich, wenn Sie überprüfen müssen, ob bestimmte Elemente oder Teilstrings in einem iterierbaren Objekt vorhanden sind. Ein iterierbares Objekt in Python ist alles, worüber Sie iterieren können, wie Zeichenketten, Listen oder Tupel. Wir werden Listen und Tupel im nächsten Abschnitt genauer betrachten; verstehen Sie vorerst, dass Mitgliedschaftsoperatoren auf mehr als nur Zeichenketten angewendet werden können.
Die primären Mitgliedschaftsoperatoren sind in und not in, die beide einen booleschen Wert zurückgeben, der die Anwesenheit (oder Abwesenheit) eines Elements anzeigt.
Da Sie bereits über String-Indizierung und Slicing gelernt haben, sind Sie mit dem Konzept vertraut, dass Zeichenketten iterierbar sind. Das bedeutet, dass Sie Mitgliedschaftsoperatoren verwenden können, um nach Teilstrings innerhalb größerer Zeichenketten zu suchen.
Betrachten Sie das folgende Beispiel:
itemName = "Strawberries" in_name = "Straw" in itemName print("Is 'Straw' in 'Strawberries'?", in_name)
Beispielanwendung
Stellen Sie sich vor, Sie verwalten die Produktbeschreibungen oder Kategorien in Ihrem Lebensmittelladensystem. Sie könnten eine lange Zeichenkette mit Produktdetails erhalten und müssen schnell nach bestimmten Schlüsselwörtern suchen, um Produkte basierend auf Kundenpräferenzen oder Werbeaktivitäten zu kategorisieren oder hervorzuheben:
# 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 der Datentypen, mit denen Sie in Python arbeiten, ist entscheidend, insbesondere wenn Sie die vielfältigen Anforderungen eines Lebensmittelladensystems verwalten. Die type()-Funktion ist von unschätzbarem Wert, da sie hilft sicherzustellen, dass Sie mit den richtigen Datentypen arbeiten — wie Zeichenfolgen für Produktnamen, Fließkommazahlen für Preise und Ganzzahlen für Lagerbestände.
Dies verhindert nicht nur Fehler, sondern macht auch Datenmanipulationen und Vergleiche angemessener und zuverlässiger.
Im folgenden Beispiel zeigen wir, wie type() verwendet werden kann, um zu überprüfen, ob die Daten, die in das System eingegeben werden, den erwarteten Kriterien entsprechen, was eine häufige Notwendigkeit bei der Verwaltung von Lebensmittelladendaten ist, um Fehler beim Checkout oder bei Bestandsaktualisierungen zu vermeiden:
# 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.")
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In dieser Aufgabe werden Sie Ihr Wissen über Mitgliedschaftsoperatoren und Typvergleiche anwenden, um die Details eines neuen Produkts zu überprüfen, das in ein Lebensmittelladensystem aufgenommen wurde. Sie werden Überprüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass die Produktbeschreibung und die Datentypen korrekt eingegeben sind.
Code-Anweisungen
- Verwenden Sie Mitgliedschaftsoperatoren, um zu überprüfen, ob die Teilstrings
"raw"und"Imported"in der Variablendescriptionvorhanden sind. - Weisen Sie die Ergebnisse dieser Überprüfungen den booleschen Variablen
contains_rawundcontains_Importedzu. - Verwenden Sie die Funktion
type(), um zu überprüfen, ob derpricealsfloatund dercountalsintgespeichert ist. - Weisen Sie die Ergebnisse dieser Typüberprüfungen den Variablen
price_is_floatundcount_is_intzu.
Ausgabeanforderungen
- Drucken
Contains 'raw': <contains_raw>. - Drucken
Contains 'Imported': <contains_Imported>. - Drucken
Is price a float?: <price_is_float>. - Drucken
Is count an integer?: <count_is_int>.
Hinweis
Denken Sie daran, dass Python zwischen Groß- und Kleinschreibung unterscheidet, daher sind
"imported"und"Imported"unterschiedliche Zeichenfolgen.
Lösung
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