Вивчайте Оператори Належності та Порівняння Типів

У цьому розділі ми розглянемо деякі тонкі аспекти Python, які можуть суттєво покращити керування та взаємодію з даними у ваших програмах — зокрема, оператори належності та порівняння типів.

Розгляньмо, як Олексій використовує ці інструменти:

Оператори належності корисні, коли потрібно перевірити, чи міститься певний елемент або підрядок у ітерованому об'єкті. Ітерований об'єкт у Python — це будь-що, що можна перебирати у циклі, наприклад, рядки, списки або кортежі. Ми детальніше розглянемо списки та кортежі у наступному розділі; наразі важливо розуміти, що оператори належності застосовуються не лише до рядків.

Основними операторами належності є in та not in, які повертають булеве значення, що вказує на наявність (або відсутність) елемента.

Оскільки ви вже ознайомилися з індексацією рядків та зрізами, вам відомо, що рядки є ітерованими. Це означає, що ви можете використовувати оператори належності для перевірки наявності 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 продуктового магазину. Ви можете отримати довгий рядок із деталями про товар і вам потрібно швидко перевірити наявність певних ключових слів, щоб категоризувати або виділити товари відповідно до вподобань клієнтів чи рекламних акцій:


              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 надзвичайно важливим, особливо при керуванні різноманітними потребами системи продуктового магазину. Функція type() є незамінною, оскільки допомагає впевнитися, що ви працюєте з правильними типами даних — наприклад, рядками для назв продуктів, числами з плаваючою комою для цін і цілими числами для кількості на складі.

Це не лише запобігає помилкам, а й робить обробку та порівняння даних більш коректними та надійними.

У наступному прикладі показано, як type() можна використовувати для перевірки того, що дані, введені в систему, відповідають очікуваним критеріям. Це є поширеною необхідністю при керуванні даними продуктів у продуктовому магазині для запобігання помилок під час оформлення покупок або оновлення інвентарю:


              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

Перевірка деталей нового продукту, доданого до системи продуктового магазину, за допомогою операторів належності та порівняння типів.

Використання операторів належності для перевірки, чи містить змінна "raw" підрядки "Imported" та description.
Присвоєння результатів булевим змінним contains_raw та contains_Imported.
Використання функції type() для перевірки, чи є price типу float, а count типу int.
Присвоєння результатів цих перевірок змінним price_is_float та count_is_int.

Вимоги до виводу

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

Примітка:

Python чутливий до регістру, тому "imported" і "Imported" — це різні рядки.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню

Розгляньмо, як Олексій використовує ці інструменти:

Розгляньте наступний приклад:


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

Приклад застосування


              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

Це не лише запобігає помилкам, а й робить обробку та порівняння даних більш коректними та надійними.


              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

Використання операторів належності для перевірки, чи містить змінна "raw" підрядки "Imported" та description.
Присвоєння результатів булевим змінним contains_raw та contains_Imported.
Використання функції type() для перевірки, чи є price типу float, а count типу int.
Присвоєння результатів цих перевірок змінним price_is_float та count_is_int.

Вимоги до виводу

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

Примітка:

Python чутливий до регістру, тому "imported" і "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

single

Оператори Належності та Порівняння Типів

Приклад застосування

Перевірка типів даних

Вимоги до виводу

Рішення

Awesome!

Оператори Належності та Порівняння Типів

Приклад застосування

Перевірка типів даних

Вимоги до виводу

Рішення

Awesome!