CODE VN

CODE VN

1635741612

Cách Kiểm Tra Xem Tập Hợp Có Chứa Phần Tử Trong Python Không

Tập hợp Python là một tập hợp các phần tử duy nhất, không được lập chỉ mục và không có thứ tự. Tập hợp được sử dụng để lưu trữ nhiều phần tử trong một biến duy nhất.
 

Bộ Python chứa

Để kiểm tra xem tập hợp có chứa một phần tử trong Python hay không, hãy sử dụng từ khóa  in , từ khóa này trả về giá trị True nếu tập hợp được chỉ định có chứa một phần tử và False nếu không. Các trong từ khóa được sử dụng để kiểm tra xem phần tử hiện diện trong một chuỗi như một danh sách , phạm vi , chuỗi , thiết lập, vv

Từ khóa in cũng được sử dụng để lặp lại một chuỗi trong vòng lặp for .

Khi được sử dụng trong một điều kiện, câu lệnh trả về kết quả Boolean đánh giá True hoặc False .

Khi giá trị được chỉ định được tìm thấy bên trong chuỗi, câu lệnh trả về giá trị True . Trong khi khi nó không được tìm thấy, chúng tôi nhận được False .

first_set = {11, 19, 21}

el_in_set = 19 in first_set

print(el_in_set)

Đầu ra

True

Nó trả về True vì số 19 được bao gồm trong tập hợp.

Hãy kiểm tra phần tử 46 trong tập hợp hiện có và xem kết quả.

first_set = {11, 19, 21}

el_in_set = 46 in first_set

print(el_in_set)

Đầu ra

False

Chúng tôi nhận được Sai vì tập hợp không chứa phần tử “46” .

Toán tử "không có trong" Python

Các không ở nhà điều hành trong Python làm việc chính xác theo cách ngược lại là trong các công trình khai thác. Các không kiểm tra điều hành với sự có mặt của một giá trị cụ thể bên trong một chuỗi được nhưng giá trị trả về của nó là hoàn toàn trái ngược với các nhà khai thác trong.

first_set = {11, 19, 21}

el_in_set = 46 not in first_set

print(el_in_set)

Đầu ra

True

Nó trả về True vì tập hợp không chứa 46. Đó là lý do tại sao trong toán tử không trả về True vì nó không nằm trong tập hợp. Hãy lấy một ví dụ trong đó phần tử tồn tại trong tập hợp và xem kết quả đầu ra.

first_set = {11, 19, 21}

el_in_set = 11 not in first_set

print(el_in_set)

Đầu ra

False

Và nó trả về False là đúng vì 11 tồn tại trong tập hợp.

Phần kết luận

Để kiểm tra xem phần tử được chỉ định có xuất hiện trong Set hay không, hãy sử dụng toán tử in.

 

What is GEEK

Buddha Community

Ray  Patel

Ray Patel

1619518440

top 30 Python Tips and Tricks for Beginners

Welcome to my Blog , In this article, you are going to learn the top 10 python tips and tricks.

1) swap two numbers.

2) Reversing a string in Python.

3) Create a single string from all the elements in list.

4) Chaining Of Comparison Operators.

5) Print The File Path Of Imported Modules.

6) Return Multiple Values From Functions.

7) Find The Most Frequent Value In A List.

8) Check The Memory Usage Of An Object.

#python #python hacks tricks #python learning tips #python programming tricks #python tips #python tips and tricks #python tips and tricks advanced #python tips and tricks for beginners #python tips tricks and techniques #python tutorial #tips and tricks in python #tips to learn python #top 30 python tips and tricks for beginners

Ray  Patel

Ray Patel

1619510796

Lambda, Map, Filter functions in python

Welcome to my Blog, In this article, we will learn python lambda function, Map function, and filter function.

Lambda function in python: Lambda is a one line anonymous function and lambda takes any number of arguments but can only have one expression and python lambda syntax is

Syntax: x = lambda arguments : expression

Now i will show you some python lambda function examples:

#python #anonymous function python #filter function in python #lambda #lambda python 3 #map python #python filter #python filter lambda #python lambda #python lambda examples #python map

Shardul Bhatt

Shardul Bhatt

1626775355

Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

Python can do such numerous things that developers can't discover enough reasons to admire it. Python application development isn't restricted to web and enterprise applications. It is exceptionally adaptable and superb for a wide range of uses.

Robust frameworks 

Python is known for its tools and frameworks. There's a structure for everything. Django is helpful for building web applications, venture applications, logical applications, and mathematical processing. Flask is another web improvement framework with no conditions. 

Web2Py, CherryPy, and Falcon offer incredible capabilities to customize Python development services. A large portion of them are open-source frameworks that allow quick turn of events. 

Simple to read and compose 

Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building. 

The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

Utilized by the best 

Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player. 

Massive community support 

Python has a steadily developing community that offers enormous help. From amateurs to specialists, there's everybody. There are a lot of instructional exercises, documentation, and guides accessible for Python web development solutions. 

Today, numerous universities start with Python, adding to the quantity of individuals in the community. Frequently, Python designers team up on various tasks and help each other with algorithmic, utilitarian, and application critical thinking. 

Progressive applications 

Python is the greatest supporter of data science, Machine Learning, and Artificial Intelligence at any enterprise software development company. Its utilization cases in cutting edge applications are the most compelling motivation for its prosperity. Python is the second most well known tool after R for data analytics.

The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.

Summary

Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential. 

The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.

#python development services #python development company #python app development #python development #python in web development #python software development

CODE VN

CODE VN

1632736714

Cách Kiểm tra xem Mảng có chứa các phần tử không trong Python

Python không có hỗ trợ tích hợp cho Mảng, nhưng bạn có thể tạo hoặc sử dụng các mảng bằng thư viện numpy.

Mảng Python chứa

Để kiểm tra xem một mảng có chứa một phần tử hay không trong Python, hãy sử dụng  toán tử in. Toán tử in kiểm tra xem một phần tử được chỉ định có phải là phần tử tích phân của một chuỗi như string, array, list, tuple, etc.

Để làm việc với thư viện numpy, bạn cần cài đặt numpy trong môi trường Python của mình. Sau đó nhập thư viện bằng cách sử dụng câu lệnh import .

import numpy as np

Để tạo một mảng trong Python, hãy sử dụng phương thức np.array ().

arr = np.array([11, 19, 21])

Để kiểm tra xem mảng có chứa phần tử “19” hay không , hãy sử dụng toán tử in.

import numpy as np

arr = np.array([11, 19, 21])

element_exist = 19 in arr

print(element_exist)

Đầu ra

True

Điều đó có nghĩa là mảng chứa phần tử “19” và nó là True vì nó ở đó trong mảng.

 

Hãy để tôi chứng minh một ví dụ trong đó mảng không chứa phần tử được cung cấp.

import numpy as np

arr = np.array([11, 19, 21])

element_exist = 18 in arr

print(element_exist)

Đầu ra

False

Đó là nó. Đây là cách bạn có thể xác minh xem phần tử có tồn tại trong mảng hay không trong Python.

#python 

Michio JP

Michio JP

1632736056

Cách Kiểm tra xem Mảng có chứa các phần tử không trong Python

Python không có hỗ trợ tích hợp cho Mảng, nhưng bạn có thể tạo hoặc sử dụng các mảng bằng thư viện numpy.

Mảng Python chứa

Để kiểm tra xem một mảng có chứa một phần tử hay không trong Python, hãy sử dụng  toán tử in. Toán tử in kiểm tra xem một phần tử được chỉ định có phải là phần tử tích phân của một chuỗi như string, array, list, tuple, etc.

Để làm việc với thư viện numpy, bạn cần cài đặt numpy trong môi trường Python của mình. Sau đó nhập thư viện bằng cách sử dụng câu lệnh import .

import numpy as np

Để tạo một mảng trong Python, hãy sử dụng phương thức np.array ().

arr = np.array([11, 19, 21])

Để kiểm tra xem mảng có chứa phần tử “19” hay không , hãy sử dụng toán tử in.

import numpy as np

arr = np.array([11, 19, 21])

element_exist = 19 in arr

print(element_exist)

Đầu ra

True

Điều đó có nghĩa là mảng chứa phần tử “19” và nó là True vì nó ở đó trong mảng.

 

Hãy để tôi chứng minh một ví dụ trong đó mảng không chứa phần tử được cung cấp.

import numpy as np

arr = np.array([11, 19, 21])

element_exist = 18 in arr

print(element_exist)

Đầu ra

False

Đó là nó. Đây là cách bạn có thể xác minh xem phần tử có tồn tại trong mảng hay không trong Python.

#python