Aprenda Operadores de Associação e Comparações de Tipo

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

Swipe to start coding

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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Seção 3. Capítulo 4

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