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 strip() trong Python

Hàm strip() được sử dụng để loại bỏ các ký tự trống (hoặc các ký tự được chỉ định) từ đầu và cuối của một chuỗi. Đây là một phương thức hữu ích khi bạn cần xử lý và làm sạch dữ liệu đầu vào. Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cú pháp của hàm strip() 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 strip() trong Python

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

str.strip([chars])

Trong đó:

  • str: Đối tượng chuỗi cần xử lý.
  • chars (tùy chọn): Chuỗi các ký tự sẽ được loại bỏ từ đầu và cuối của str. Nếu không được chỉ định, strip() sẽ loại bỏ các ký tự trống (khoảng trắng, tab, dòng mới) mặc định.

Giá trị trả về của hàm strip() là một chuỗi mới đã được xử lý.

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

Ví dụ về hàm strip() trong Python

Ví dụ 1: Loại bỏ ký tự trống từ đầu và cuối của một chuỗi:

string = "   Hello, World!   "
new_string = string.strip()
print(new_string)  # Output: "Hello, World!"

Ví dụ 2: Loại bỏ các ký tự được chỉ định:

string = "###Hello, World!###"
new_string = string.strip("#")
print(new_string)  # Output: "Hello, World!"

Ví dụ 3: Loại bỏ các ký tự trống từ một danh sách chuỗi:

strings = ["  Apple ", " Banana ", " Cherry "]
cleaned_strings = [s.strip() for s in strings]
print(cleaned_strings)  # Output: ["Apple", "Banana", "Cherry"]

Ví dụ 4: Xử lý dữ liệu đầu vào từ người dùng:

username = input("Enter your username: ")
clean_username = username.strip()
print(f"Welcome, {clean_username}!")

Ví dụ 5: Loại bỏ ký tự trống chỉ từ một phần của chuỗi:

string = "  Python is awesome  "
new_string = string.strip().split(" ")[1]
print(new_string)  # Output: "is"

Ví dụ 6: Loại bỏ cả các ký tự khác:

string = "Hello, World!"
new_string = string.strip("Hed!")
print(new_string)  # Output: "llo, Worl"

Như vậy, mình đã tìm hiểu về cú pháp và đã xem qua một số ví dụ nâng cao về hàm strip() trong Python. Hàm này rất hữu ích trong việc xử lý và làm sạch dữ liệu đầu vào. Bằng cách sử dụng hàm strip(), bạn có thể dễ dàng loại bỏ các ký tự trống hoặc các ký tự được chỉ định từ đầu và cuối của chuỗi. Việc này giúp bạn làm việc với dữ liệu một cách hiệu quả và chính xác hơn.

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