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Operadores de Pertenencia y Comparaciones de Tipo

En este capítulo, exploraremos algunos aspectos matizados de Python que pueden mejorar significativamente la manera en que gestionas e interactúas con los datos en tus programas — específicamente, operadores de pertenencia y comparaciones de tipo.

Veamos cómo Alex utiliza estas herramientas:

Los operadores de pertenencia son útiles cuando necesitas comprobar si ciertos elementos o subcadenas están presentes dentro de un objeto iterable. Un objeto iterable en Python es cualquier cosa sobre la que se puede iterar, como cadenas, listas o tuplas. Exploraremos listas y tuplas con más detalle en la siguiente sección; por ahora, comprende que los operadores de pertenencia pueden aplicarse a más que solo cadenas.

Los principales operadores de pertenencia son in y not in, ambos devuelven un valor booleano que indica la presencia (o ausencia) de un elemento.

Como ya has aprendido sobre indexación de cadenas y segmentación, estás familiarizado con el concepto de que las cadenas son iterables. Esto significa que puedes usar operadores de pertenencia para comprobar subcadenas dentro de cadenas más grandes.

Considera el siguiente ejemplo:


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

Aplicación de ejemplo

Imagina que gestionas las descripciones de productos o categorías en el sistema de tu tienda de comestibles. Puedes recibir una cadena larga con detalles de productos y necesitas verificar rápidamente palabras clave específicas para categorizar o resaltar productos según las preferencias de los clientes o actividades promocionales:


              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)

Verificación de tipos de datos

Comprender el tipo de datos con el que se trabaja en Python es fundamental, especialmente al gestionar las diversas necesidades de un sistema de tienda de comestibles. La función type() es invaluable, ya que ayuda a asegurar que se utilicen los tipos de datos correctos — como cadenas para nombres de productos, flotantes para precios e enteros para cantidades en inventario.

Esto no solo previene errores, sino que también hace que las manipulaciones y comparaciones de datos sean más adecuadas y fiables.

En el siguiente ejemplo, se ilustra cómo type() puede utilizarse para verificar que los datos ingresados en el sistema cumplen con los criterios esperados, lo cual es una necesidad común en la gestión de datos de supermercados para evitar errores durante el proceso de pago o la actualización de inventario:


              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.")

Tarea

Swipe to start coding

Verificar los detalles de un nuevo producto añadido al sistema de una tienda de comestibles utilizando operadores de pertenencia y comparaciones de tipo.

Utilizar operadores de pertenencia para comprobar si las subcadenas "raw" e "Imported" están en la variable description.
Asignar los resultados a las variables booleanas contains_raw y contains_Imported.
Utilizar la función type() para comprobar si price es un float y count es un int.
Asignar los resultados de estas comprobaciones de tipo a price_is_float y count_is_int.

Requisitos de salida

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

Nota:

Python distingue entre mayúsculas y minúsculas, por lo que "imported" y "Imported" son cadenas diferentes.

Solución

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

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 4

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Operadores de Pertenencia y Comparaciones de Tipo

Veamos cómo Alex utiliza estas herramientas:

Los principales operadores de pertenencia son in y not in, ambos devuelven un valor booleano que indica la presencia (o ausencia) de un elemento.

Considera el siguiente ejemplo:


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

Aplicación de ejemplo


              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)

Verificación de tipos de datos

Esto no solo previene errores, sino que también hace que las manipulaciones y comparaciones de datos sean más adecuadas y fiables.


              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.")

Tarea

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Verificar los detalles de un nuevo producto añadido al sistema de una tienda de comestibles utilizando operadores de pertenencia y comparaciones de tipo.

Utilizar operadores de pertenencia para comprobar si las subcadenas "raw" e "Imported" están en la variable description.
Asignar los resultados a las variables booleanas contains_raw y contains_Imported.
Utilizar la función type() para comprobar si price es un float y count es un int.
Asignar los resultados de estas comprobaciones de tipo a price_is_float y count_is_int.

Requisitos de salida

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

Nota:

Python distingue entre mayúsculas y minúsculas, por lo que "imported" y "Imported" son cadenas diferentes.

Solución

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Sección 3. Capítulo 4

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