Зміст курсу

Вступ до Python

1. Початок роботи

Перші кроки Коментарі Прості математичні операції Завдання: Підсумковий проект з розрахунку продуктів Підсумок

2. Змінні та Типи

Типи Даних Зберігання даних у змінних Правила іменування змінних Використання змінних Індексація рядків та довжина Розрізання та конкатенація рядків Завдання: Підсумковий проект з сортування інвентарю Підсумок

3. Умовні оператори

Логічний тип даних Комбінування умов Завдання: Логіка Булева Оператори членства та порівняння типів Умовні вирази Завдання: Курсова робота з управління продуктами Підсумок

4. Інші типи даних

Списки та методи списків Вкладені списки Завдання: Управління списком Кортежі та методи кортежів Операції з кортежами Завдання: Операції з кортежами Словники та методи словників Завдання: Курсова робота з коригування цін Підсумок

5. Цикли

Цикли For Цикли While Функція Range Ітерація по індексах Завдання: Продажі та Відправлення Вкладені цикли Завдання: Автоматизація Контролю Запасів Виклик: Індивідуальний Капстоун Проект Підсумок

6. Функції

Вбудовані функції Завдання: Функції Zip та Sort Користувацькі функції Поведінка списків у функціях Функції без Повернення Зміна функцій Завдання: Підсумковий проект з доходів від продуктів Підсумок

Оператори членства та порівняння типів

У цьому розділі ми розглянемо деякі тонкі аспекти Python, які можуть значно покращити те, як ви керуєте та взаємодієте з даними у ваших програмах — зокрема, оператори членства та порівняння типів.

Давайте подивимося, як Алекс використовує ці інструменти:

Оператори членства корисні, коли вам потрібно перевірити, чи присутні певні елементи або підрядки в ітерованому об'єкті. Ітерований об'єкт у Python — це будь-що, що ви можете перебрати, як-от рядки, списки або кортежі. Ми розглянемо списки та кортежі детальніше в наступному розділі; наразі зрозумійте, що оператори членства можуть застосовуватися не лише до рядків.

Основні оператори членства — це in та not in, обидва з яких повертають булеве значення, що вказує на наявність (або відсутність) елемента.

Оскільки ви вже вивчили індексацію рядків та нарізку, ви знайомі з концепцією, що рядки є ітерованими. Це означає, що ви можете використовувати оператори членства для перевірки підрядків у більших рядках.

Розгляньте наступний приклад:


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

Приклад застосування

Уявіть, що ви керуєте описами продуктів або категоріями у вашій системі продуктових магазинів. Ви можете отримати довгий рядок деталей про продукт, і вам потрібно швидко перевірити наявність конкретних ключових слів, щоб категоризувати або виділити продукти на основі уподобань клієнтів або рекламних заходів:


              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)

Перевірка типів даних

Розуміння типу даних, з якими ви працюєте в Python, є вирішальним, особливо при управлінні різноманітними потребами системи продуктового магазину. Функція type() є неоціненною, оскільки вона допомагає забезпечити роботу з правильними типами даних — такими як рядки для назв продуктів, числа з плаваючою комою для цін і цілі числа для кількості запасів.

Це не тільки запобігає помилкам, але й робить маніпуляції з даними та порівняння більш доречними та надійними.

У наступному прикладі ми ілюструємо, як type() може бути використано для перевірки, що дані, введені в систему, відповідають очікуваним критеріям, що є загальною необхідністю в управлінні даними продуктового магазину для запобігання помилкам 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.")

Завдання

Swipe to start coding

У цьому завданні ви застосуєте свої знання операторів членства та порівняння типів для перевірки деталей нового продукту, доданого до системи продуктового магазину. Ви будете виконувати перевірки, щоб переконатися, що опис продукту та типи даних введені правильно.

Інструкції до коду

Використовуйте оператори членства, щоб перевірити, чи містяться підрядки "raw" та "Imported" у змінній description.
Призначте результати цих перевірок булевим змінним contains_raw та contains_Imported.
Використовуйте функцію type(), щоб перевірити, що price зберігається як float, а count зберігається як int.
Призначте результати цих перевірок типів змінним price_is_float та count_is_int.

Вимоги до виводу

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

Примітка

Пам'ятайте, що Python чутливий до регістру, тому "imported" та "Imported" - це різні рядки.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4