BUILT-IN FUNCTIONS
DICTIONARY METHODS
LIST METHODS
SET METHODS
STRING METHODS
TUPLE METHODS
PYTHON FUNCTION
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 partition() trong Python

Hàm partition() được sử dụng để tách một chuỗi thành ba phần dựa trên một chuỗi con được chỉ định. Đây là một phương thức hữu ích khi bạn cần phân tách một chuỗi thành các phần khác nhau để xử lý và truy xuất thông tin. Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cú pháp của hàm partition() và cung cấp một số ví dụ nâng cao để hiểu rõ hơn về cách sử dụng nó.

test php

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

Cú pháp của hàm partition() trong Python

Cú pháp chung của hàm partition() trong Python như sau:

str.partition(separator)

Trong đó:

  • str: Đối tượng chuỗi cần xử lý.
  • separator: Chuỗi con được sử dụng để phân tách str thành ba phần.

Giá trị trả về của hàm partition() là một tuple gồm ba phần tử: phần trước separator, separator và phần sau separator. Nếu separator không được tìm thấy trong chuỗi, tuple sẽ có ba phần tử là str, chuỗi rỗng và str rỗng.

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

Ví dụ về hàm partition() trong Python

Ví dụ 1: Phân tách chuỗi thành ba phần:

string = "Hello, World!"
parts = string.partition(",")
print(parts)  # Output: ("Hello", ",", " World!")

Ví dụ 2: Sử dụng phân tách để trích xuất thông tin từ chuỗi:

email = "john.doe@example.com"
username, _, domain = email.partition("@")
print(username)  # Output: "john.doe"
print(domain)  # Output: "example.com"

Ví dụ 3: Xử lý dữ liệu từ file CSV:

line = "John,Doe,30,USA"
name, _, age, country = line.partition(",")
print(name)  # Output: "John"
print(age)  # Output: "30"
print(country)  # Output: "USA"

Ví dụ 4: Phân tách chuỗi bằng một chuỗi con phức tạp hơn:

string = "Python is awesome"
parts = string.partition(" is ")
print(parts)  # Output: ("Python", " is ", "awesome")

Ví dụ 5: Xử lý dữ liệu đầu vào từ người dùng:

data = input("Enter your name and age: ")
name, _, age = data.partition(" ")
print(f"Name: {name}")
print(f"Age: {age}")

Ví dụ 6: Phân tách chuỗi và xử lý các trường hợp đặc biệt:

string = "Python"
parts = string.partition("Java")
print(parts)  # Output: ("Python", "", "")

Như vậy, mình đã tìm hiểu về cú pháp và đã xem qua một số ví dụ nâng cao về hàm partition() trong Python. Hàm này cho phép bạn tách một chuỗi thành ba phần dựa trên một chuỗi con được chỉ định. Điều này giúp bạn dễ dàng trích xuất thông tin và xử lý dữ liệu một cách linh hoạt.

Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về cú pháp và cách sử dụng hàm partition() trong Python. Bạn có thể tham khảo tài liệu chính thức của Python để biết thêm thông tin chi tiết và các tùy chọn khác của hàm này.

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