Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Оператори Належності та Порівняння Типів | Умовні Оператори
Вступ до Python

bookОператори Належності та Порівняння Типів

У цьому розділі ми розглянемо деякі тонкощі Python, які можуть суттєво покращити керування та взаємодію з даними у ваших програмах — зокрема, оператори належності та порівняння типів.

Розглянемо, як Алекс використовує ці інструменти:

Оператори належності корисні, коли потрібно перевірити, чи міститься певний елемент або підрядок у ітерованому об'єкті. Ітерований об'єкт у Python — це будь-що, що можна перебирати у циклі, наприклад, рядки, списки або кортежі. Ми детальніше розглянемо списки та кортежі у наступному розділі; наразі важливо розуміти, що оператори належності застосовуються не лише до рядків.

Основними операторами належності є in та not in, які повертають булеве значення, що вказує на наявність (або відсутність) елемента.

Оскільки ви вже ознайомилися з індексацією рядків та зрізами, вам відомо, що рядки є ітерованими. Це означає, що ви можете використовувати оператори належності для перевірки наявності підрядків у більших рядках.

Розгляньте наступний приклад:

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

Приклад застосування

Уявіть, що ви керуєте описами продуктів або категоріями у системі вашого продуктового магазину. Ви можете отримати довгий рядок із деталями про товар і вам потрібно швидко перевірити наявність певних ключових слів, щоб категоризувати або виділити товари відповідно до вподобань клієнтів чи рекламних акцій:

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)
copy

Перевірка типів даних

Розуміння типу даних, з якими ви працюєте у Python, є надзвичайно важливим, особливо при керуванні різноманітними потребами системи продуктового магазину. Функція type() є незамінною, оскільки допомагає впевнитися, що ви працюєте з правильними типами даних — наприклад, рядки для назв товарів, числа з плаваючою комою для цін і цілі числа для кількості на складі.

Це не лише запобігає помилкам, а й робить обробку та порівняння даних більш коректними та надійними.

У наступному прикладі показано, як type() можна використовувати для перевірки того, що дані, введені в систему, відповідають очікуваним критеріям. Це є поширеною необхідністю при керуванні даними продуктів у продуктовому магазині для запобігання помилок під час оформлення покупок або оновлення запасів:

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.")
copy
Завдання

Swipe to start coding

Ви керуєте даними для нового продукту, який щойно додано до системи продуктового магазину. Ваше завдання — проаналізувати інформацію про продукт за допомогою операторів належності та порівняння типів.

  • Використайте оператори належності (in) для рядка description:

    • Перевірте, чи містить підрядок 'raw' рядок description. Збережіть результат у contains_raw.
    • Перевірте, чи містить підрядок 'Imported' рядок description. Збережіть результат у contains_Imported.
  • Використайте функцію type(), щоб перевірити типи даних:

    • Перевірте, чи є price типу float. Збережіть результат у price_is_float.
    • Перевірте, чи є count типу int. Збережіть результат у count_is_int.
  • Виведіть результати точно у такому форматі:

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

Примітка

Python чутливий до регістру, тому 'imported' і 'Imported' вважаються різними рядками.

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

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?

close

bookОператори Належності та Порівняння Типів

Свайпніть щоб показати меню

У цьому розділі ми розглянемо деякі тонкощі Python, які можуть суттєво покращити керування та взаємодію з даними у ваших програмах — зокрема, оператори належності та порівняння типів.

Розглянемо, як Алекс використовує ці інструменти:

Оператори належності корисні, коли потрібно перевірити, чи міститься певний елемент або підрядок у ітерованому об'єкті. Ітерований об'єкт у Python — це будь-що, що можна перебирати у циклі, наприклад, рядки, списки або кортежі. Ми детальніше розглянемо списки та кортежі у наступному розділі; наразі важливо розуміти, що оператори належності застосовуються не лише до рядків.

Основними операторами належності є in та not in, які повертають булеве значення, що вказує на наявність (або відсутність) елемента.

Оскільки ви вже ознайомилися з індексацією рядків та зрізами, вам відомо, що рядки є ітерованими. Це означає, що ви можете використовувати оператори належності для перевірки наявності підрядків у більших рядках.

Розгляньте наступний приклад:

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

Приклад застосування

Уявіть, що ви керуєте описами продуктів або категоріями у системі вашого продуктового магазину. Ви можете отримати довгий рядок із деталями про товар і вам потрібно швидко перевірити наявність певних ключових слів, щоб категоризувати або виділити товари відповідно до вподобань клієнтів чи рекламних акцій:

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)
copy

Перевірка типів даних

Розуміння типу даних, з якими ви працюєте у Python, є надзвичайно важливим, особливо при керуванні різноманітними потребами системи продуктового магазину. Функція type() є незамінною, оскільки допомагає впевнитися, що ви працюєте з правильними типами даних — наприклад, рядки для назв товарів, числа з плаваючою комою для цін і цілі числа для кількості на складі.

Це не лише запобігає помилкам, а й робить обробку та порівняння даних більш коректними та надійними.

У наступному прикладі показано, як type() можна використовувати для перевірки того, що дані, введені в систему, відповідають очікуваним критеріям. Це є поширеною необхідністю при керуванні даними продуктів у продуктовому магазині для запобігання помилок під час оформлення покупок або оновлення запасів:

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.")
copy
Завдання

Swipe to start coding

Ви керуєте даними для нового продукту, який щойно додано до системи продуктового магазину. Ваше завдання — проаналізувати інформацію про продукт за допомогою операторів належності та порівняння типів.

  • Використайте оператори належності (in) для рядка description:

    • Перевірте, чи містить підрядок 'raw' рядок description. Збережіть результат у contains_raw.
    • Перевірте, чи містить підрядок 'Imported' рядок description. Збережіть результат у contains_Imported.
  • Використайте функцію type(), щоб перевірити типи даних:

    • Перевірте, чи є price типу float. Збережіть результат у price_is_float.
    • Перевірте, чи є count типу int. Збережіть результат у count_is_int.
  • Виведіть результати точно у такому форматі:

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

Примітка

Python чутливий до регістру, тому 'imported' і 'Imported' вважаються різними рядками.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4
single

single

some-alt