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Operadores de Membresía y Comparaciones de Tipo

En este capítulo, exploraremos algunos aspectos matizados de Python que pueden mejorar significativamente cómo gestionas e interactúas con los datos en tus programas — específicamente, Operadores de Membresía y Comparaciones de Tipo.

Veamos cómo Alex utiliza estas herramientas:

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

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

Dado que 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 membresía para verificar 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 estás gestionando las descripciones de productos o categorías en el sistema de tu tienda de comestibles. Podrías recibir una larga cadena de detalles de productos, y necesitas verificar rápidamente palabras clave específicas para categorizar o resaltar productos basados en 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

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

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

En el siguiente ejemplo, ilustramos cómo type() puede ser utilizado 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 tiendas de comestibles para prevenir errores durante el pago o actualizaciones 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

En esta tarea, aplicarás tu conocimiento de operadores de pertenencia y comparaciones de tipos para verificar los detalles de un nuevo producto agregado a un sistema de tienda de comestibles. Realizarás verificaciones para asegurar que la descripción del producto y los tipos de datos se ingresen correctamente.

Instrucciones de Código

Usa operadores de pertenencia para verificar si las subcadenas "raw" e "Imported" están presentes en la variable description.
Asigna los resultados de estas verificaciones a las variables booleanas contains_raw y contains_Imported.
Usa la función type() para verificar que el price se almacena como un float y el count se almacena como un int.
Asigna los resultados de estas verificaciones de tipo a las variables 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

Recuerda que Python es sensible a mayúsculas y minúsculas, por lo que "imported" e "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 Membresía y Comparaciones de Tipo

Veamos cómo Alex utiliza estas herramientas:

Los operadores de membresía principales 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 apropiadas y confiables.


              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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Instrucciones de Código

Usa operadores de pertenencia para verificar si las subcadenas "raw" e "Imported" están presentes en la variable description.
Asigna los resultados de estas verificaciones a las variables booleanas contains_raw y contains_Imported.
Usa la función type() para verificar que el price se almacena como un float y el count se almacena como un int.
Asigna los resultados de estas verificaciones de tipo a las variables 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

Recuerda que Python es sensible a mayúsculas y minúsculas, por lo que "imported" e "Imported" son cadenas diferentes.

Solución

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