Aprenda Operadores de Associação e Comparações de Tipo

Seção 3. Capítulo 4

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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)

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)

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.")

Tarefa

Deslize para começar a programar

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

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
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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