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Aprenda Operadores de Associação e Comparações de Tipo | Instruções Condicionais
Introdução ao Python

bookOperadores de Associação e Comparações de Tipo

Neste capítulo, exploraremos alguns aspectos sutis do Python que podem aprimorar significativamente a forma como você gerencia e interage com dados em seus programas — especificamente, Operadores de Pertinência e Comparações de Tipos.

Veja como Alex utiliza essas ferramentas:

Operadores de pertinência são úteis quando é necessário verificar se itens ou substrings específicos 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. Exploraremos listas e tuplas em mais detalhes na próxima seção; por enquanto, compreenda que os operadores de pertinência podem ser aplicados a mais do que apenas strings.

Os principais operadores de pertinência são in e not in, ambos retornando um valor booleano que indica a presença (ou ausência) de um item.

Como você já aprendeu sobre indexação e fatiamento de strings, já está familiarizado com o conceito de que strings são iteráveis. Isso significa que é possível utilizar operadores de pertinência 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)
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Aplicação de Exemplo

Imagine gerenciar as descrições de produtos ou categorias no sistema do seu supermercado. Você pode receber uma longa string com detalhes dos produtos 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)
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Verificação de Tipos de Dados

Compreender o tipo de dado com o qual você está lidando 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 trabalhando com 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.")
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Tarefa

Swipe to start coding

Verifique os detalhes de um novo produto adicionado ao sistema de uma mercearia utilizando operadores de associação e comparações de tipo.

  1. Utilize operadores de associação para verificar se as substrings "raw" e "Imported" estão presentes na variável description.

    • Atribua os resultados a variáveis booleanas
      • contains_raw
      • contains_Imported
  2. Utilize a função type() para verificar se

    • price é um float
    • count é um int
      Atribua os resultados a
    • price_is_float
    • count_is_int

Requisitos de Saída

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

Observação

Python diferencia maiúsculas de minúsculas, portanto "imported" e "Imported" são strings diferentes.

Solução

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 4
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ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

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?

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Veja como Alex utiliza essas ferramentas:

Operadores de pertinência são úteis quando é necessário verificar se itens ou substrings específicos 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. Exploraremos listas e tuplas em mais detalhes na próxima seção; por enquanto, compreenda que os operadores de pertinência podem ser aplicados a mais do que apenas strings.

Os principais operadores de pertinência são in e not in, ambos retornando um valor booleano que indica a presença (ou ausência) de um item.

Como você já aprendeu sobre indexação e fatiamento de strings, já está familiarizado com o conceito de que strings são iteráveis. Isso significa que é possível utilizar operadores de pertinência 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)
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Aplicação de Exemplo

Imagine gerenciar as descrições de produtos ou categorias no sistema do seu supermercado. Você pode receber uma longa string com detalhes dos produtos e precisa verificar rapidamente palavras-chave específicas para categorizar ou destacar produtos com base nas preferências dos clientes ou em atividades promocionais:

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# 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)
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Verificação de Tipos de Dados

Compreender o tipo de dado com o qual você está lidando 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 trabalhando com 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.")
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Tarefa

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Verifique os detalhes de um novo produto adicionado ao sistema de uma mercearia utilizando operadores de associação e comparações de tipo.

  1. Utilize operadores de associação para verificar se as substrings "raw" e "Imported" estão presentes na variável description.

    • Atribua os resultados a variáveis booleanas
      • contains_raw
      • contains_Imported
  2. Utilize a função type() para verificar se

    • price é um float
    • count é um int
      Atribua os resultados a
    • price_is_float
    • count_is_int

Requisitos de Saída

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

Observação

Python diferencia maiúsculas de minúsculas, portanto "imported" e "Imported" são strings diferentes.

Solução

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

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