Jäsenyysoperaattorit ja Tyyppivertailut
Tässä luvussa tarkastelemme Pythonin hienovaraisia ominaisuuksia, jotka voivat merkittävästi parantaa tapaa, jolla hallitset ja käsittelet dataa ohjelmissasi — erityisesti jäsenyysoperaattoreita ja tyyppivertailuja.
Katsotaanpa, miten Alex hyödyntää näitä työkaluja:
Jäsenyysoperaattorit ovat hyödyllisiä, kun haluat tarkistaa, löytyykö tiettyjä alkioita tai osamerkkijonoja iteroitavasta oliosta. Iteroitava olio Pythonissa on mikä tahansa, jonka yli voi iteroida, kuten merkkijonot, listat tai tuplet. Käsittelemme listoja ja tupleja tarkemmin seuraavassa osiossa; toistaiseksi riittää, että ymmärrät jäsenyysoperaattoreiden soveltuvan muuhunkin kuin merkkijonoihin.
Keskeiset jäsenyysoperaattorit ovat in ja not in, jotka molemmat palauttavat boolean-arvon ilmaisten alkion esiintymisen (tai puuttumisen).
Koska olet jo oppinut merkkijonojen indeksoinnista ja viipaloinnista, tunnet käsitteen, että merkkijonot ovat iteroitavia. Tämä tarkoittaa, että voit käyttää jäsenyysoperaattoreita tarkistaaksesi osamerkkijonon esiintymisen suuremmassa merkkijonossa.
Tarkastellaan seuraavaa esimerkkiä:
123itemName = "Strawberries" in_name = "Straw" in itemName print("Is 'Straw' in 'Strawberries'?", in_name)
Esimerkkisovellus
Kuvittele, että hallinnoit tuotekuvauksia tai tuoteryhmiä päivittäistavarakaupan järjestelmässäsi. Saatat saada pitkän merkkijonon tuotetietoja, ja sinun täytyy nopeasti tarkistaa tiettyjen avainsanojen esiintyminen tuotteiden luokittelua tai korostamista varten asiakkaiden mieltymysten tai kampanjoiden perusteella:
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)
Tietotyyppien tarkistaminen
On tärkeää ymmärtää, minkä tyyppisen datan kanssa työskentelet Pythonissa, erityisesti kun hallinnoit päivittäistavarakaupan järjestelmän monipuolisia tarpeita. type()-funktio on erittäin hyödyllinen, sillä sen avulla voit varmistaa, että käytät oikeita tietotyyppejä — esimerkiksi merkkijonoja tuotenimille, liukulukuja hinnoille ja kokonaislukuja varastosaldoille.
Tämä ei ainoastaan ehkäise virheitä, vaan tekee tietojen käsittelystä ja vertailuista tarkempaa ja luotettavampaa.
Seuraavassa esimerkissä havainnollistetaan, kuinka type()-funktiota voidaan käyttää varmistamaan, että järjestelmään syötetyt tiedot täyttävät odotetut kriteerit. Tämä on yleinen tarve päivittäistavarakaupan tietojen hallinnassa virheiden estämiseksi kassalla tai varastopäivitysten yhteydessä:
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.")
Swipe to start coding
Hallitset uuden tuotteen tietoja, joka on juuri lisätty ruokakaupan järjestelmään. Tehtävänäsi on analysoida tuotetietoja käyttämällä jäsenyysoperaattoreita ja tyyppivertailuja.
-
Käytä jäsenyysoperaattoreita (
in)description-merkkijonoon:- Tarkista, esiintyykö osamerkkijono
'raw'description-kentässä. Tallenna tulos muuttujaancontains_raw. - Tarkista, esiintyykö osamerkkijono
'Imported'description-kentässä. Tallenna tulos muuttujaancontains_Imported.
- Tarkista, esiintyykö osamerkkijono
-
Käytä
type()-funktiota tietotyyppien tarkistamiseen:- Tarkista, onko
pricetyyppiäfloat. Tallenna tulos muuttujaanprice_is_float. - Tarkista, onko
counttyyppiäint. Tallenna tulos muuttujaancount_is_int.
- Tarkista, onko
-
Tulosta tulokset täsmälleen seuraavassa muodossa:
Contains 'raw': <contains_raw>
Contains 'Imported': <contains_Imported>
Is price a float?: <price_is_float>
Is count an integer?: <count_is_int>
Huomio
Python on kirjainkoosta riippuvainen, joten
'imported'ja'Imported'ovat eri merkkijonoja.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 2.17
Jäsenyysoperaattorit ja Tyyppivertailut
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Tässä luvussa tarkastelemme Pythonin hienovaraisia ominaisuuksia, jotka voivat merkittävästi parantaa tapaa, jolla hallitset ja käsittelet dataa ohjelmissasi — erityisesti jäsenyysoperaattoreita ja tyyppivertailuja.
Katsotaanpa, miten Alex hyödyntää näitä työkaluja:
Jäsenyysoperaattorit ovat hyödyllisiä, kun haluat tarkistaa, löytyykö tiettyjä alkioita tai osamerkkijonoja iteroitavasta oliosta. Iteroitava olio Pythonissa on mikä tahansa, jonka yli voi iteroida, kuten merkkijonot, listat tai tuplet. Käsittelemme listoja ja tupleja tarkemmin seuraavassa osiossa; toistaiseksi riittää, että ymmärrät jäsenyysoperaattoreiden soveltuvan muuhunkin kuin merkkijonoihin.
Keskeiset jäsenyysoperaattorit ovat in ja not in, jotka molemmat palauttavat boolean-arvon ilmaisten alkion esiintymisen (tai puuttumisen).
Koska olet jo oppinut merkkijonojen indeksoinnista ja viipaloinnista, tunnet käsitteen, että merkkijonot ovat iteroitavia. Tämä tarkoittaa, että voit käyttää jäsenyysoperaattoreita tarkistaaksesi osamerkkijonon esiintymisen suuremmassa merkkijonossa.
Tarkastellaan seuraavaa esimerkkiä:
123itemName = "Strawberries" in_name = "Straw" in itemName print("Is 'Straw' in 'Strawberries'?", in_name)
Esimerkkisovellus
Kuvittele, että hallinnoit tuotekuvauksia tai tuoteryhmiä päivittäistavarakaupan järjestelmässäsi. Saatat saada pitkän merkkijonon tuotetietoja, ja sinun täytyy nopeasti tarkistaa tiettyjen avainsanojen esiintyminen tuotteiden luokittelua tai korostamista varten asiakkaiden mieltymysten tai kampanjoiden perusteella:
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)
Tietotyyppien tarkistaminen
On tärkeää ymmärtää, minkä tyyppisen datan kanssa työskentelet Pythonissa, erityisesti kun hallinnoit päivittäistavarakaupan järjestelmän monipuolisia tarpeita. type()-funktio on erittäin hyödyllinen, sillä sen avulla voit varmistaa, että käytät oikeita tietotyyppejä — esimerkiksi merkkijonoja tuotenimille, liukulukuja hinnoille ja kokonaislukuja varastosaldoille.
Tämä ei ainoastaan ehkäise virheitä, vaan tekee tietojen käsittelystä ja vertailuista tarkempaa ja luotettavampaa.
Seuraavassa esimerkissä havainnollistetaan, kuinka type()-funktiota voidaan käyttää varmistamaan, että järjestelmään syötetyt tiedot täyttävät odotetut kriteerit. Tämä on yleinen tarve päivittäistavarakaupan tietojen hallinnassa virheiden estämiseksi kassalla tai varastopäivitysten yhteydessä:
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.")
Swipe to start coding
Hallitset uuden tuotteen tietoja, joka on juuri lisätty ruokakaupan järjestelmään. Tehtävänäsi on analysoida tuotetietoja käyttämällä jäsenyysoperaattoreita ja tyyppivertailuja.
-
Käytä jäsenyysoperaattoreita (
in)description-merkkijonoon:- Tarkista, esiintyykö osamerkkijono
'raw'description-kentässä. Tallenna tulos muuttujaancontains_raw. - Tarkista, esiintyykö osamerkkijono
'Imported'description-kentässä. Tallenna tulos muuttujaancontains_Imported.
- Tarkista, esiintyykö osamerkkijono
-
Käytä
type()-funktiota tietotyyppien tarkistamiseen:- Tarkista, onko
pricetyyppiäfloat. Tallenna tulos muuttujaanprice_is_float. - Tarkista, onko
counttyyppiäint. Tallenna tulos muuttujaancount_is_int.
- Tarkista, onko
-
Tulosta tulokset täsmälleen seuraavassa muodossa:
Contains 'raw': <contains_raw>
Contains 'Imported': <contains_Imported>
Is price a float?: <price_is_float>
Is count an integer?: <count_is_int>
Huomio
Python on kirjainkoosta riippuvainen, joten
'imported'ja'Imported'ovat eri merkkijonoja.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single