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Aprende Desafío: Ejercicios de Segmentación y Búsqueda | Cadenas de Texto
Tipos de Datos en Python

bookDesafío: Ejercicios de Segmentación y Búsqueda

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Completa las expresiones para calcular cada resultado utilizando solo las herramientas enseñadas (métodos de cadenas, slicing, in/find/count y f-strings).

Calcular:

  1. name_clean: eliminar los espacios al principio y al final de full_name.
  2. has_quick: True si "quick" aparece en cualquier parte de sentence (sin distinguir mayúsculas/minúsculas).
  3. inside_parens: la subcadena dentro del primer paréntesis en sentence.
  4. o_count: cuántas veces aparece la letra 'o' en sentence (sin distinguir mayúsculas/minúsculas).
  5. id_prefix, id_number, id_suffix: de id_code = "USR-00042-xy" extraer "USR", "00042" y "xy" usando slicing.
  6. domain: de email, después de eliminar espacios y convertir a minúsculas, tomar todo lo que está después de @.
  7. report: construir "{name_clean} | {domain} | {id_number} | {o_count}" usando un f-string y el SEP proporcionado.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 6
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  1. name_clean: eliminar los espacios al principio y al final de full_name.
  2. has_quick: True si "quick" aparece en cualquier parte de sentence (sin distinguir mayúsculas/minúsculas).
  3. inside_parens: la subcadena dentro del primer paréntesis en sentence.
  4. o_count: cuántas veces aparece la letra 'o' en sentence (sin distinguir mayúsculas/minúsculas).
  5. id_prefix, id_number, id_suffix: de id_code = "USR-00042-xy" extraer "USR", "00042" y "xy" usando slicing.
  6. domain: de email, después de eliminar espacios y convertir a minúsculas, tomar todo lo que está después de @.
  7. report: construir "{name_clean} | {domain} | {id_number} | {o_count}" usando un f-string y el SEP proporcionado.

Solución

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
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