Aprende Operadores de Pertenencia y Comparaciones de Tipo

En este capítulo, exploraremos algunos aspectos matizados de Python que pueden mejorar significativamente la manera en que gestionas e interactúas con los datos en tus programas — específicamente, los operadores de pertenencia y las comparaciones de tipo.

Veamos cómo Alex utiliza estas herramientas:

Los operadores de pertenencia son útiles cuando necesitas comprobar si ciertos elementos o subcadenas están presentes dentro de un objeto iterable. Un objeto iterable en Python es cualquier cosa sobre la que se puede iterar, como cadenas, listas o tuplas. Exploraremos listas y tuplas con más detalle en la siguiente sección; por ahora, comprende que los operadores de pertenencia pueden aplicarse a más que solo cadenas.

Los principales operadores de pertenencia son in y not in, ambos devuelven un valor booleano que indica la presencia (o ausencia) de un elemento.

Como ya has aprendido sobre indexación de cadenas y segmentación, estás familiarizado con el concepto de que las cadenas son iterables. Esto significa que puedes usar operadores de pertenencia para comprobar subcadenas dentro de cadenas más grandes.

Considera el siguiente ejemplo:


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

Aplicación de ejemplo

Suponga que está gestionando las descripciones de productos o categorías en el sistema de su tienda de comestibles. Puede recibir una cadena larga con detalles de productos y necesitar verificar rápidamente palabras clave específicas para categorizar o resaltar productos según las preferencias de los clientes o actividades promocionales:


              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)

Verificación de tipos de datos

Comprender el tipo de datos con el que se está trabajando en Python es fundamental, especialmente al gestionar las diversas necesidades de un sistema de tienda de comestibles. La función type() es invaluable, ya que ayuda a garantizar el uso de los tipos de datos correctos — como cadenas para nombres de productos, flotantes para precios e enteros para cantidades en inventario.

Esto no solo previene errores, sino que también hace que las manipulaciones y comparaciones de datos sean más adecuadas y fiables.

En el siguiente ejemplo, se ilustra cómo type() puede utilizarse para verificar que los datos ingresados en el sistema cumplen con los criterios esperados, lo cual es una necesidad común en la gestión de datos de una tienda de comestibles para evitar errores durante el proceso de pago o la actualización de inventario:


              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.")

Tarea

Swipe to start coding

Está trabajando con datos de un nuevo producto que acaba de ser añadido al sistema de una tienda de comestibles.

Utilice los operadores de pertenencia (in) en la cadena description:

Verifique si la subcadena "raw" está presente en description y almacene el resultado en contains_raw.
Verifique si la subcadena "Imported" está presente en description y almacene el resultado en contains_Imported.

Utilice la función type() para verificar los tipos de datos:

Verifique si price es de tipo float y almacene el resultado en price_is_float.
Verifique si count es de tipo int y almacene el resultado en count_is_int.

Imprima los resultados exactamente en el siguiente 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 distingue entre mayúsculas y minúsculas, por lo que "imported" y "Imported" se consideran cadenas diferentes.

Solución

¿Todo estuvo claro?

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Sección 3. Capítulo 4

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Pregunte a AI

Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla

Suggested prompts:

Can you explain more about how membership operators work with lists or tuples?

What happens if I use membership operators with numbers instead of strings?

Can you show more examples of type comparison in real-world scenarios?

Awesome!

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