Aprenda Operadores de Associação e Comparações de Tipo

Seção 3. Capítulo 4

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

Veja como Alex utiliza essas ferramentas:

Operadores de associação 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 se pode iterar, como strings, listas ou tuplas. Listas e tuplas serão exploradas em mais detalhes na próxima seção; por ora, compreenda que os operadores de associação podem ser aplicados a mais do que apenas strings.

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

Como já foi abordado o tema de indexação de strings e fatiamento, o conceito de que strings são iteráveis já é familiar. Isso significa que é possível utilizar operadores de associação 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 gerenciar as descrições de produtos ou categorias no sistema do seu supermercado. Você pode receber uma longa string com detalhes do produto e precisa verificar rapidamente palavras-chave específicas para categorizar ou destacar produtos com base nas preferências dos clientes ou em atividades 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 com o qual se está trabalhando em Python é fundamental, especialmente ao gerenciar as diversas necessidades de um sistema de supermercado. A função type() é indispensável, pois garante que você está utilizando os tipos de dados corretos — 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 no gerenciamento de dados de supermercados para evitar erros durante o caixa ou atualizações de inventário:


              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

Deslize para começar a programar

Você está gerenciando dados de um novo produto que acabou de ser adicionado ao sistema de um supermercado. Sua tarefa é analisar as informações do produto utilizando operadores de associação e comparações de tipo.

Utilize operadores de associação (in) na string description:
- Verifique se a substring 'raw' existe em description. Armazene o resultado em contains_raw.
- Verifique se a substring 'Imported' existe em description. Armazene o resultado em contains_Imported.
Utilize a função type() para verificar os tipos de dados:
- Verifique se price é do tipo float. Armazene o resultado em price_is_float.
- Verifique se count é do tipo int. Armazene o resultado em count_is_int.
Imprima os resultados exatamente no seguinte 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 diferencia maiúsculas de minúsculas, portanto 'imported' e 'Imported' são considerados strings diferentes.

Solução

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