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 rpartition() trong Python

Hàm rpartition() được sử dụng để tách một chuỗi thành ba phần dựa trên một chuỗi con được chỉ định, bắt đầu từ cuối chuỗi. Đây là một phương thức hữu ích khi bạn cần phân tách một chuỗi từ phía sau để trích xuất thông tin hoặc xử lý dữ liệu. Trong bài viết này, ,mình sẽ khám phá cú pháp của hàm rpartition() 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 rpartition() trong Python

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

str.rpartition(separator)

Trong đó:

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

Giá trị trả về của hàm rpartition() 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 rỗng, chuỗi rỗng và str.

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

Ví dụ về hàm rpartition() trong Python

Ví dụ 1: Phân tách chuỗi từ phía sau:

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

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

file_path = "/home/user/documents/example.txt"
directory, _, filename = file_path.rpartition("/")
print(directory)  # Output: "/home/user/documents"
print(filename)  # Output: "example.txt"

Ví dụ 3: Xử lý dữ liệu từ file CSV từ phía sau:

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

Ví dụ 4: Phân tách chuỗi và xử lý các trường hợp đặc biệt:

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

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

data = input("Enter your full name: ")
first_name, _, last_name = data.rpartition(" ")
print(f"First name: {first_name}")
print(f"Last name: {last_name}")

Ví dụ 6: Tìm đường dẫn tệp mở rộng:

file_path = "/path/to/file/example.txt"
directory, _, extension = file_path.rpartition(".")
print(directory)  # Output: "/path/to/file/example"
print(extension)  # Output: "txt"

Như vậy, mình đã tìm hiểu về cú pháp và đã xem qua một số ví dụ nâng cao về hàm rpartition() trong Python. Hàm này cho phép bạn phân tách một chuỗi từ phía sau và trích xuất thông tin hoặc xử lý dữ liệu một cách thuận tiện.

Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về cú pháp và cách sử dụng hàm rpartition() 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