Summary  
This chapter covers Python’s string slicing syntax, showing how to extract substrings by specifying start, end, and step indices and how to use open-ended slicing patterns. It explains both fixed-range slicing and omitting components for flexible extraction.

General domain of usage  
Text processing

import unittest
import importlib
import re

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.m = importlib.import_module("user_code")
        with open("user_code.py", "r", encoding="utf-8") as f:
            cls.src = f.read()

        cls.exp_name_clean = "Ada Lovelace"
        cls.exp_has_quick = True
        cls.exp_inside_parens = "quick"
        cls.exp_o_count = 4
        cls.exp_domain = "example.com"
        cls.exp_report = f"{cls.exp_name_clean} | {cls.exp_domain} | {cls.exp_o_count}"

    def test_name_clean(self):
        ok = hasattr(self.m, "name_clean") and self.m.name_clean == self.exp_name_clean
        used_strip = re.search(r"full_name\s*\.\s*strip\s*\(\s*\)", self.src)
        _dynamic_test(self, ok and used_strip,
                      "name_clean computed correctly",
                      "name_clean computed incorrectly")

    def test_has_quick_and_o_count(self):
        ok = hasattr(self.m, "has_quick") and hasattr(self.m, "o_count")
        vals = ok and self.m.has_quick == self.exp_has_quick and self.m.o_count == self.exp_o_count
        pat_quick = re.search(r'''["']quick["']\s+in\s+sentence\s*\.\s*lower''', self.src)
        pat_count = re.search(r'''sentence\s*\.\s*lower\s*\(\s*\)\s*\.\s*count\s*\(\s*["']o["']\s*\)''', self.src)
        _dynamic_test(self, vals and pat_quick and pat_count,
                      "has_quick and o_count computed correctly",
                      "has_quick or o_count computed incorrectly")

    def test_inside_parens(self):
        ok = hasattr(self.m, "inside_parens") and self.m.inside_parens == self.exp_inside_parens
        slice_pat = re.search(r"sentence\s*\[\s*start\s*\+\s*1\s*:\s*end\s*\]", self.src)
        _dynamic_test(self, ok and slice_pat,
                      "inside_parens computed correctly",
                      "inside_parens computed incorrectly")

    def test_domain(self):
        ok = hasattr(self.m, "domain") and self.m.domain == self.exp_domain
        pat_strip = re.search(r"email\s*\.\s*strip\s*\(\s*\)\s*\.\s*lower\s*\(\s*\)", self.src)
        pat_find = re.search(r'''find\s*\(\s*["']@["']\s*\)''', self.src)
        _dynamic_test(self, ok and pat_strip and pat_find,
                      "domain computed correctly",
                      "domain computed incorrectly")

    def test_report(self):
        ok = hasattr(self.m, "report") and self.m.report == self.exp_report
        pat_f = re.search(r'''f["']\{name_clean\}.*\{SEP\}.*\{domain\}.*\{SEP\}.*\{o_count\}["']''', self.src)
        _dynamic_test(self, ok and pat_f,
                      "report computed correctly",
                      "report computed incorrectly")

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

test_main.py

Verkrijg een grondig begrip van de kern-datatypen van Python en leer hoe u hier effectief mee kunt werken. Ontdek getallen, booleans en strings aan de hand van praktische oefeningen en voorbeelden. Bouw vertrouwen op in het uitvoeren van basisbewerkingen en ontwikkel de fundamentele vaardigheden die nodig zijn om duidelijke en efficiënte Python-code te schrijven.

Ontdek de basisprincipes van numerieke gegevenstypen in Python en leer werken met gehele getallen en drijvende-kommagetallen. Beheers elementaire rekenkundige bewerkingen, verken het concept van onveranderlijkheid en doe praktische ervaring op met de ingebouwde functies en hulpmiddelen van Python om getallen efficiënt te verwerken in realistische situaties.

Verkrijg een duidelijk begrip van het Booleaanse gegevenstype, een gespecialiseerd subtype van numerieke gegevens dat waarheidswaarden weergeeft. Hoewel het in het begin uitdagend kan lijken, is het beheersen van Booleans essentieel voor het schrijven van logische en efficiënte programma's. Deze sectie helpt u om Booleaanse logica met vertrouwen toe te passen in praktische programmeersituaties.

Strings stellen je in staat om met tekst te werken in Python, van het weergeven van berichten tot het verwerken van gebruikersinvoer. Je onderzoekt hoe je strings effectief kunt aanmaken, wijzigen en manipuleren. Inzicht in strings is essentieel voor het schrijven van interactieve programma's en het duidelijk overbrengen van informatie via je code.

Leer hoe u datatypen effectief beheert om nauwkeurigheid en consistentie in uw programma's te waarborgen. Waarden omzetten naar het juiste type, tekst opschonen vóór vergelijking en numerieke bewerkingen scheiden van tekstformatering. U ontdekt ook hoe u ontbrekende gegevens doelbewust beheert en mensleesbare tekst anders behandelt dan ruwe invoer, wat resulteert in betrouwbare, consistente en gemakkelijk leesbare resultaten.

Uitdaging: Oefeningen met Slicing en Zoeken

Oplossing

Awesome!

Uitdaging: Oefeningen met Slicing en Zoeken

Oplossing