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Operadores de Associação e Comparações de Tipo

Neste capítulo, exploraremos alguns aspectos sutis do Python que podem aprimorar significativamente a forma como você gerencia e interage com dados em seus programas — especificamente, Operadores de Pertinência e Comparações de Tipos.

Veja como Alex utiliza essas ferramentas:

Operadores de pertinência são úteis quando é necessário verificar se determinados itens ou substrings estão presentes dentro de um objeto iterável. Um objeto iterável em Python é qualquer coisa sobre a qual você pode iterar, como strings, listas ou tuplas. Exploraremos listas e tuplas em mais detalhes na próxima seção; por ora, compreenda que os operadores de pertinência podem ser aplicados a mais do que apenas strings.

Os principais operadores de pertinência são in e not in, ambos retornando um valor booleano que indica a presença (ou ausência) de um item.

Como você já aprendeu sobre indexação e fatiamento de strings, está familiarizado com o conceito de que strings são iteráveis. Isso significa que é possível utilizar operadores de pertinência para verificar substrings dentro de strings maiores.

Considere o seguinte exemplo:


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

Aplicação de Exemplo

Imagine a gestão das descrições de produtos ou categorias no sistema do seu supermercado. Pode ser necessário lidar com uma longa string de detalhes do produto e rapidamente verificar palavras-chave específicas para categorizar ou destacar produtos conforme as preferências dos clientes ou ações promocionais:


              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)

Verificação de Tipos de Dados

Compreender o tipo de dado utilizado em Python é fundamental, especialmente ao gerenciar as diversas demandas de um sistema de supermercado. A função type() é indispensável, pois garante que os tipos de dados corretos estão sendo utilizados — como strings para nomes de produtos, floats para preços e inteiros para quantidades em estoque.

Isso não apenas evita erros, mas também torna as manipulações e comparações de dados mais adequadas e confiáveis.

No exemplo a seguir, ilustramos como type() pode ser utilizado para verificar se os dados inseridos no sistema atendem aos critérios esperados, o que é uma necessidade comum na gestão de dados de supermercados para evitar erros durante o checkout ou atualizações de estoque:


              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.")

Tarefa

Swipe to start coding

Verifique os detalhes de um novo produto adicionado ao sistema de uma mercearia utilizando operadores de associação e comparações de tipo.

Utilize operadores de associação para verificar se as substrings "raw" e "Imported" estão presentes na variável description.
Atribua os resultados às variáveis booleanas contains_raw e contains_Imported.
Utilize a função type() para verificar se price é um float e se count é um int.
Atribua os resultados dessas verificações de tipo às variáveis price_is_float e count_is_int.

Requisitos de Saída

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>.

Observação:

Python diferencia maiúsculas de minúsculas, portanto, "imported" e "Imported" são strings diferentes.

Solução

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

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Seção 3. Capítulo 4

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Operadores de Associação e Comparações de Tipo

Veja como Alex utiliza essas ferramentas:

Os principais operadores de pertinência são in e not in, ambos retornando um valor booleano que indica a presença (ou ausência) de um item.

Considere o seguinte exemplo:


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

Aplicação de Exemplo


              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)

Verificação de Tipos de Dados

Isso não apenas evita erros, mas também torna as manipulações e comparações de dados mais adequadas e confiáveis.


              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.")

Tarefa

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Verifique os detalhes de um novo produto adicionado ao sistema de uma mercearia utilizando operadores de associação e comparações de tipo.

Utilize operadores de associação para verificar se as substrings "raw" e "Imported" estão presentes na variável description.
Atribua os resultados às variáveis booleanas contains_raw e contains_Imported.
Utilize a função type() para verificar se price é um float e se count é um int.
Atribua os resultados dessas verificações de tipo às variáveis price_is_float e count_is_int.

Requisitos de Saída

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>.

Observação:

Python diferencia maiúsculas de minúsculas, portanto, "imported" e "Imported" são strings diferentes.

Solução

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