Impara Operatori di Appartenenza e Confronti di Tipo

In questo capitolo, verranno esplorati alcuni aspetti sfumati di Python che possono migliorare notevolmente la gestione e l'interazione con i dati nei programmi — in particolare, operatori di appartenenza e confronti di tipo.

Ecco come Alex utilizza questi strumenti:

Gli operatori di appartenenza sono utili quando è necessario verificare se elementi specifici o sottostringhe sono presenti all'interno di un oggetto iterabile. Un oggetto iterabile in Python è qualsiasi elemento su cui è possibile iterare, come stringhe, liste o tuple. Le liste e le tuple verranno approfondite nella prossima sezione; per ora, è importante comprendere che gli operatori di appartenenza possono essere applicati a più dei soli stringhe.

Gli operatori di appartenenza principali sono in e not in, entrambi restituiscono un valore booleano che indica la presenza (o l'assenza) di un elemento.

Poiché sono già stati trattati l'indicizzazione delle stringhe e il slicing, il concetto che le stringhe siano iterabili dovrebbe essere noto. Questo significa che è possibile utilizzare gli operatori di appartenenza per verificare la presenza di sottostringhe all'interno di stringhe più grandi.

Considerare il seguente esempio:


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

Applicazione di esempio

Immagina di gestire le descrizioni dei prodotti o le categorie nel sistema del tuo negozio di alimentari. Potresti ricevere una lunga stringa con i dettagli dei prodotti e dover verificare rapidamente la presenza di parole chiave specifiche per categorizzare o evidenziare i prodotti in base alle preferenze dei clienti o ad attività promozionali:


              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)

Verifica dei tipi di dati

Comprendere il tipo di dato con cui si sta lavorando in Python è fondamentale, soprattutto nella gestione delle diverse esigenze di un sistema per negozi di alimentari. La funzione type() è preziosa perché aiuta a garantire l'utilizzo dei tipi di dati corretti — come stringhe per i nomi dei prodotti, float per i prezzi e interi per le quantità in magazzino.

Questo non solo previene errori, ma rende anche le manipolazioni e i confronti dei dati più appropriati e affidabili.

Nel seguente esempio, viene illustrato come type() possa essere utilizzato per verificare che i dati inseriti nel sistema soddisfino i criteri previsti, una necessità comune nella gestione dei dati di un negozio di alimentari per prevenire errori durante il checkout o l'aggiornamento dell'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.")

Compito

Swipe to start coding

Stai gestendo i dati per un nuovo prodotto appena aggiunto al sistema di un negozio di alimentari. Il tuo compito è analizzare le informazioni del prodotto utilizzando gli operatori di appartenenza e i confronti di tipo.

Utilizza gli operatori di appartenenza (in) sulla stringa description:
- Verifica se la sottostringa 'raw' è presente in description. Memorizza il risultato in contains_raw.
- Verifica se la sottostringa 'Imported' è presente in description. Memorizza il risultato in contains_Imported.
Usa la funzione type() per verificare i tipi di dato:
- Verifica se price è di tipo float. Memorizza il risultato in price_is_float.
- Verifica se count è di tipo int. Memorizza il risultato in count_is_int.
Stampa i risultati esattamente nel seguente formato:

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

Nota

Python fa distinzione tra maiuscole e minuscole, quindi 'imported' e 'Imported' sono considerati stringhe diverse.

Soluzione

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Sezione 3. Capitolo 4

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Suggested prompts:

Can you explain how membership operators work with lists or tuples?

What happens if the item I'm searching for isn't found in the iterable?

Can you show more examples of using membership operators with different data types?

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