INTRODUCTION
FLOW CONTROL
FUNCTIONS
DATATYPES
OBJECT & CLASS
Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python Lập trình hướng đối tượng trong Python Class Variables trong Python Tìm hiểu về Methods trong Python Cách sử dụng phương thức __init__() trong Python Các biến Instance trong Python Tìm hiểu về Class Attributes trong Python Hàm Static Methods trong Python Phương thức __str__ trong Python Phương thức __repr__ trong Python Phương thức eq trong Python Tìm hiểu phương thức __hash__ trong Python Phương thức __bool__ trong Python Phương thức del trong Python Tìm hiểu về lớp Property trong Python Tìm hiểu về nạp chồng toán tử trong Python Trình Decorator Property trong Python Thuộc tính chỉ đọc trong Python Thuộc tính Delete trong Python Sử dụng super() trong Python Sử dụng __slots__ trong Python Cách sử dụng Protocol trong Python Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python Cách sử dụng hàm Auto() của Python Single Responsibility Principle trong Python Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python Interface Segregation Principle - ISP trong Python. Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python Đa kế thừa trong Python Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python Mô tả Descriptors trong Python Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python Phương thức __new__ trong Python Tìm hiểu về Class Type trong Python Lớp Metaclass trong Python Ví dụ sử dụng metaclass trong Python Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python Ngoại lệ Raise trong Python Sử dụng câu lệnh raise from trong Python Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python Module trong Python Package trong Python Class trong Python Hàm khởi tạo trong Python Kế thừa trong Python Đa kế thừa trong Python Setter và Getter trong Python Override trong Python Interface trong Python Bài tập Python: Module và Class
ADVANCED TOPICS
BỔ SUNG
PYTHON CĂN BẢN
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Hàm String islower() trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu về hàm islower() trong Python, một hàm được sử dụng để kiểm tra xem một chuỗi có chỉ chứa các ký tự viết thường hay không.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Hàm islower() là một phương thức áp dụng trực tiếp cho đối tượng chuỗi trong Python. Hàm này được sử dụng để kiểm tra xem một chuỗi có chỉ chứa các ký tự viết thường hay không. Một ký tự được xem là viết thường nếu nó là một chữ cái thường từ a đến z.

Cú pháp của hàm islower()

Cú pháp của hàm islower() như sau:

string.islower()

Ở đây, string là chuỗi mà mình muốn kiểm tra.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Giá trị trả về của hàm islower()

Hàm islower() trả về True nếu chuỗi chỉ chứa các ký tự viết thường và không chứa bất kỳ ký tự viết hoa nào. Nếu chuỗi chứa ít nhất một ký tự viết hoa hoặc ký tự không phải là chữ cái, hàm sẽ trả về False.

Ví dụ về hàm islower()

Hãy xem một số ví dụ sử dụng hàm islower() để hiểu rõ hơn về cách nó hoạt động:

Ví dụ 1:

string1 = "hello"
print(string1.islower())  # Kết quả: True

Giải thích: Chuỗi "hello" chỉ chứa các ký tự viết thường, do đó hàm trả về giá trị True.

Ví dụ 2:

string2 = "Hello"
print(string2.islower())  # Kết quả: False

Giải thích: Chuỗi "Hello" chứa một ký tự viết hoa, nên hàm trả về giá trị False.

Ví dụ 3:

string3 = "123abc"
print(string3.islower())  # Kết quả: True

Giải thích: Chuỗi "123abc" chỉ chứa các ký tự viết thường, do đó hàm trả về giá trị True.

Ví dụ 4:

string4 = "Python"
print(string4.islower())  # Kết quả: False

Giải thích: Chuỗi "Python" chứa một ký tự viết hoa, nên hàm trả về giá trị False.

Hy vọng bài viết này, giúp bạn hiểu về hàm islower() trong Python, một công cụ hữu ích để kiểm tra xem một chuỗi có chứa ký tự viết thường hay không. Bằng cách sử dụng hàm này, chúng ta có thể dễ dàng xác định tính chất của các chuỗi trong Python và thực hiện các xử lý phù hợp theo ý đồ của chương trình.

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top