Как использовать модуль py в Python? (How to Use the py Module in Python?)
Как проверить, содержит ли строка в Python другую строку
Если вам необходимо проверить, содержит ли строка подстроку, используйте оператор членства in
в Python. В Python это рекомендуемый способ подтверждения наличия подстроки в строке. Вот как это сделать:
Оператор членства in
предоставляет вам быстрый и читаемый способ проверки наличия подстроки в строке. Заметьте, что эта строка кода почти читается как настоящий английский. Если подстрока "secret"
присутствует в raw_file_content
, то результат будет True
.
Если вы хотите проверить, что подстрока не содержится в строке, можно использовать оператор not in
:
Поскольку подстрока "secret"
присутствует в raw_file_content
, оператор not in
возвращает False
.
Вы можете использовать эту интуитивно понятную конструкцию в условных выражениях, чтобы принимать решения в вашем коде:
В этом фрагменте кода вы используете оператор членства, чтобы проверить, является ли "secret"
подстрокой raw_file_content
. Если да, то вы выведете сообщение в терминал.
Обобщите свою проверку, убрав чувствительность к регистру
Иногда вам может потребоваться проверить наличие подстроки в случае, если регистр символов не имеет значения. Например, если вам необходимо проверить, содержит ли строка слово "Python"
независимо от регистра, то можно использовать метод lower()
для приведения строки к нижнему регистру:
В этом примере мы применяем метод lower()
к обеим строкам перед проверкой членства. Если подстрока "python"
присутствует независимо от регистра в строке "Python is a great programming language"
, то будет выведено сообщение.
Узнайте больше о подстроке
При работе с подстроками может быть полезно получить дополнительную информацию о них. В Python для этого есть несколько полезных методов.
Метод find()
Метод find()
возвращает индекс первого вхождения подстроки в строку. Если подстрока не найдена, то возвращается -1
. Пример использования:
В этом примере строка “Python is a great programming language” содержит подстроку “great”. Метод find()
возвращает индекс первого вхождения этой подстроки, который равен 10.
Метод count()
Метод count()
возвращает количество вхождений подстроки в строку. Пример использования:
В этом примере строка “Python is a great programming language” содержит две подстроки “o”. Метод count()
возвращает количество вхождений подстроки, которое равно 2.
Метод startswith()
и метод endswith()
Метод startswith()
проверяет, начинается ли строка с указанной подстроки, и возвращает True
или False
. Метод endswith()
проверяет, заканчивается ли строка указанной подстрокой, и также возвращает True
или False
. Пример использования:
В этом примере строка “Python is a great programming language” начинается с подстроки “Python” и заканчивается на подстроку “language”. Соответственно, будут выведены оба сообщения.
Найти подстроку с использованием регулярных выражений
Регулярные выражения (regular expressions) - это мощный инструмент для поиска и манипулирования текстом. В Python вы можете использовать модуль re
для работы с регулярными выражениями.
В этом примере мы ищем подстроку “great” в строке “Python is a great programming language” с использованием регулярного выражения \bgreat\b
. Метод search()
модуля re
возвращает объект соответствия, если подстрока найдена. Если подстрока отсутствует, метод search()
возвращает None
.
Найти подстроку в столбце pandas DataFrame
Если вам необходимо искать подстроку в столбце pandas DataFrame, можно использовать метод str.contains()
. Вот пример:
В этом примере мы создаем pandas DataFrame с двумя столбцами - “name” и “age”. Затем мы используем метод str.contains()
для поиска подстроки “Jo” в столбце “name”. Результатом будет новый DataFrame с только теми строками, в которых подстрока присутствует.
Выводы
В этой статье вы узнали, как проверить, содержит ли строка в Python другую строку. Мы рассмотрели использование оператора членства in
, а также рассмотрели различные методы для работы с подстроками в Python. Вы также узнали, как искать подстроки в столбце pandas DataFrame. Эти знания помогут вам эффективно работать с подстроками в Python.