Metoda podziału łańcucha w Pythonie: objaśnienie krok po kroku

Manipulowanie tekstem jest ważną umiejętnością w programowaniu w Pythonie, ponieważ pomaga łatwo pracować z danymi tekstowymi, rozumieć je i zmieniać. Jednym z przydatnych wbudowanych narzędzi Pythona jest metoda .split() lub metoda rozdzielania łańcuchów, która pozwala użytkownikom rozbijać łańcuchy typów danych za pomocą znaków specjalnych zwanych ogranicznikami.

Metoda string split w Pythonie to metoda łańcuchowa służąca do dzielenia łańcucha na listę podłańcuchów na podstawie określonego ogranicznika. Ta metoda pozwala wyodrębnić określone informacje i przeprowadzić dalszą analizę lub przetwarzanie.

W tym przewodniku szczegółowo przeanalizujemy metodę .split(), dostarczając jasne przykłady jej użycia i prezentując jej wszechstronność w różnych scenariuszach. Omówimy również niektóre typowe przypadki użycia i potencjalne pułapki, które możesz napotkać podczas korzystania z tej metody.

Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym programistą Pythona, czy początkującym, który chce poszerzyć swoją wiedzę, zanurzmy się w świat manipulacji tekstem za pomocą metody .split() w Pythonie.

Chodźmy!

Spis treści

• Jakie są podstawy metody .split()?
• Jak używać metody .split()?
  • 1. Dzielenie łańcucha za pomocą domyślnego ogranicznika
  • 2. Dzielenie łańcucha za pomocą niestandardowego ogranicznika
  • 3. Dzielenie łańcucha z wieloma ogranicznikami
  • 4. Ograniczenie liczby podziałów
• 4 typowe przypadki użycia metody .split().
  • 1. Parsowanie plików CSV i TSV
  • 2. Wyodrębnianie danych z plików dziennika
  • 3. Analiza i wstępne przetwarzanie danych tekstowych na potrzeby uczenia maszynowego
  • 4. Tokenizacja tekstu do przetwarzania języka naturalnego
• 3 Potencjalne pułapki metody .split() i ich rozwiązania
  • 1. Obsługa pustych ciągów znaków i brakujących wartości
  • 2. Radzenie sobie z kolejnymi ogranicznikami
  • 3. Zagadnienia dotyczące wydajności podczas pracy z dużymi zbiorami danych
• Jakie są zaawansowane techniki i alternatywy metody .split()?
  • 1. Używanie wyrażeń regularnych do bardziej złożonej manipulacji tekstem
  • 2. Używanie metody .join() do łączenia ciągów znaków
  • 3. Biblioteki stron trzecich do zaawansowanej manipulacji tekstem
• Ostatnie przemyślenia na temat metody Python String split()

Jakie są podstawy metody .split()?

Znak języka kodowania Pythona na białym ekranie notebooka. Urządzenie, programowanie, opracowanie koncepcji. Streszczenie, cyfrowy, model szkieletowy, siatka low poly, wektor niebieski neon ilustracja 3d. Trójkąt, linia, kropka, gwiazdka //blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg" decoding="async" loading="leniwy" width="1000" height="563" src="https://blog .enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg" alt="Wykonywanie operacji na tekście w Pythonie przy użyciu metody .split()." class="wp-image-208262" srcset="https: //blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.

Metoda .split() jest wbudowaną funkcją Pythona , która dzieli dany ciąg znaków na mniejsze części zwane podłańcuchami. Ta metoda jest przydatna, gdy trzeba oddzielić słowa lub wartości w ciągu tekstowym na podstawie określonych znaków, zwanych ogranicznikami.

Podstawowa składnia to:

1. string : obiekt iterowalny, który chcesz podzielić.
2. separator : parametr separatora to ogranicznik, którego metoda użyje do podzielenia łańcucha. Możesz wybrać niestandardowy ogranicznik (przecinek, kropkę lub dowolny inny znak), dodając go jako argument w nawiasach metody .split(). Jeśli nie ma określonego separatora, automatycznie użyje znaku spacji jako domyślnego ogranicznika, co oznacza, że ​​metoda podzieli łańcuch wszędzie tam, gdzie znajdzie spację.
3. maxsplit : Parametr maxsplit jest liczbą całkowitą, która określa maksymalną liczbę podziałów łańcucha. Wartość domyślna to -1, co oznacza, że ​​nie ma limitu liczby podziałów.

Po podzieleniu ciągu metoda .split() zwraca listę podciągów. Każda pozycja na liście jest oddzielną częścią oryginalnego ciągu, który został podzielony na podstawie ogranicznika. Następnie możesz użyć tej listy do dalszego przetwarzania lub analizy w swoim kodzie.

Metoda .split() jest szeroko stosowana w data science w dziedzinie przetwarzania tekstów w tabelach. W następnej sekcji przyjrzymy się kilku przykładom metody .split().

Jak używać metody .split()?

Język programowania wysokiego poziomu Python. Koncepcja tworzenia aplikacji i stron internetowych na wirtualnym ekranie ://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg" decoding="async" loading="leniwy" width="1000" height="563" src="https:// blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg" alt="Przykłady użycia metody .split() w Pythonie. " class="wp-image-208265" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_3-300x169.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3-768x432.jpg 768w, https:

Aby pomóc Ci lepiej zrozumieć metodę .split() i jej praktyczne zastosowania, przedstawimy teraz kilka przykładów demonstrujących różne sposoby użycia tej funkcji na ciągach znaków Pythona.

Dzięki zapoznaniu się z tymi przykładami uzyskasz wgląd w to, jak metoda .split() działa z różnymi ogranicznikami, wieloma ogranicznikami i ograniczeniem liczby podziałów, umożliwiając efektywne manipulowanie danymi tekstowymi w różnych sytuacjach.

1. Dzielenie łańcucha za pomocą domyślnego ogranicznika

Metoda .split() używa znaku spacji jako domyślnego ogranicznika, więc metoda podzieli ciąg znaków w każdym miejscu, w którym występuje spacja.

text = "Welcome to the world of Python" words = text.split() print(words)

Wyjście będzie:

['Welcome', 'to', 'the', 'world', 'of', 'Python']

W tym przykładzie metoda .split() podzieliła łańcuch na listę słów, używając znaku spacji jako domyślnego separatora. Funkcja print Pythona wyświetla listę zawierającą każde słowo jako podłańcuch.

2. Dzielenie łańcucha za pomocą niestandardowego ogranicznika

Teraz podzielmy ciąg przy użyciu niestandardowego ogranicznika, takiego jak przecinek.

data = "apple,banana,orange,grape" fruits = data.split(',') print(fruits)

Wyjście będzie:

['apple', 'banana', 'orange', 'grape']

Tutaj metoda .split() podzieliła łańcuch znaków na listę nazw owoców, używając przecinka jako separatora.

3. Dzielenie łańcucha z wieloma ogranicznikami

W niektórych przypadkach może być konieczne podzielenie ciągu, który ma wiele ograniczników. W poniższym przykładzie łańcuch zawiera zarówno przecinki, jak i średniki:

mixed_data = "apple,banana;orange,grape;pear" items = mixed_data.replace(';', ',').split(',') print(items)

Powyższy wynik fragmentu kodu będzie wyglądał następująco:

['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'pear']

W tym przykładzie najpierw zastąpiliśmy średnik przecinkiem, używając metody .replace(), a następnie użyliśmy metody .split() z ogranicznikiem przecinka, aby podzielić ciąg znaków na listę elementów

4. Ograniczenie liczby podziałów

Czasami możesz chcieć określić maksymalną liczbę podziałów wykonanych przez metodę .split() . Możesz to zrobić, podając drugi argument metody.

sentence = "This is an example of limiting the number of splits." limited_words = sentence.split(' ', 3) print(limited_words)

Wartość zwracana będzie:

['This', 'is', 'an', 'example of limiting the number of splits.']

W tym przykładzie ograniczyliśmy metodę .split() do wykonania tylko 3 podziałów, co dało listę z 4 elementami.

Mamy nadzieję, że dzięki tym przykładom lepiej zrozumiałeś, w jaki sposób można użyć metody .split() do manipulowania tekstem w Pythonie.

Stosując metodę .split() w różnych scenariuszach, takich jak użycie domyślnych lub niestandardowych ograniczników, obsługa wielu ograniczników i ograniczenie liczby podziałów, można efektywnie obsługiwać szeroki zakres zadań związanych z tekstem.

Pamiętaj, aby eksperymentować i ćwiczyć użycie metody .split() w celu doskonalenia umiejętności manipulacji tekstem i łatwego rozwiązywania złożonych problemów. W następnej sekcji przyjrzymy się niektórym typowym przypadkom użycia metody .split().

4 typowe przypadki użycia metody .split().

Język programowania Python. Programowanie abstrakcyjnej koncepcji algorytmu przepływu pracy na ekranie wirtualnym. " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_4-300x141.jpg" data-large-file="https://blog.enterprisedna.co /wp-content/uploads/2023/04/python_4.jpg" decoding="async" loading="leniwy" width="1000" height="469" src="https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_4.jpg" alt="Typowe przypadki użycia metody .split()" class="wp-image-208266" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_4.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_4-300x141.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.co/ wp-content/uploads/2023/04/python_4-768x360.jpg 768w, https://blog.

Język programowania Python. Programowanie abstrakcyjnej koncepcji algorytmu przepływu pracy na ekranie wirtualnym.

Teraz, gdy już dobrze rozumiemy, jak działa metoda .split() w Pythonie , przyjrzyjmy się niektórym typowym scenariuszom z życia wziętym, w których ta metoda może być szczególnie użyteczna.

Analizując te przypadki użycia, zobaczysz, jak metodę .split() można zastosować do różnych zadań, takich jak analizowanie plików, wyodrębnianie danych z dzienników i przygotowywanie danych tekstowych do uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego.

1. Parsowanie plików CSV i TSV

Jednym z typowych przypadków użycia metody .split() jest analizowanie plików CSV (wartości oddzielone przecinkami) lub TSV (wartości oddzielone tabulatorami). Pliki te zawierają dane w formacie tabelarycznym, w którym każda linia reprezentuje wiersz, a wartości są oddzielone określonym ogranicznikiem.

csv_data = "Name,Age,Location\nAlice,30,New York\nBob,25,Los Angeles" rows = csv_data.split('\n') for row in rows: values = row.split(',') print(values)

Dane wyjściowe dla powyższego kodu będą następujące:

['Name', 'Age', 'Location'] ['Alice', '30', 'New York'] ['Bob', '25', 'Los Angeles']

W tym przykładzie najpierw podzieliliśmy dane tekstowe na wiersze za pomocą separatora nowej linii („\n”), a następnie podzieliliśmy każdy wiersz na poszczególne wartości za pomocą separatora przecinków.

2. Wyodrębnianie danych z plików dziennika

Pliki dziennika często zawierają cenne informacje do debugowania i analizowania wydajności aplikacji. Metoda .split() może służyć do wyodrębniania określonych informacji z wpisów dziennika.

log_entry = "2023-04-22 12:34:56,INFO,User login successful,user123" fields = log_entry.split(',') timestamp, log_level, message, username = fields print(f"Timestamp: {timestamp}\nLog Level: {log_level}\nMessage: {message}\nUsername: {username}")

Wyjście będzie:

Timestamp: 2023-04-22 12:34:56 Log Level: INFO Message: User login successful Username: user123

W tym przykładzie użyliśmy metody .split() do wyodrębnienia znacznika czasu, poziomu dziennika, komunikatu i nazwy użytkownika z wpisu dziennika, dzieląc łańcuch znakami rozdzielającymi przecinkami.

3. Analiza i wstępne przetwarzanie danych tekstowych na potrzeby uczenia maszynowego

Podczas pracy z uczeniem maszynowym często konieczne jest wstępne przetwarzanie i czyszczenie danych tekstowych. Metodę .split() można wykorzystać do tokenizacji tekstu, co oznacza podzielenie go na pojedyncze słowa lub tokeny.

text = "Natural language processing is a subfield of artificial intelligence." tokens = text.lower().split() print(tokens)

Wyjście będzie:

['natural', 'language', 'processing', 'is', 'a', 'subfield', 'of', 'artificial', 'intelligence.']

W tym przykładzie najpierw przekonwertowaliśmy tekst na małe litery za pomocą metody .lower() , a następnie użyliśmy metody .split() do tokenizacji tekstu na słowa.

4. Tokenizacja tekstu do przetwarzania języka naturalnego

Zadania przetwarzania języka naturalnego (NLP), takie jak analiza tonacji lub klasyfikacja tekstu, często wymagają tokenizacji tekstu. Metoda .split() może być użyta do szybkiego tokenizacji tekstu na słowa lub frazy.

sentence = "Chatbots are becoming increasingly popular for customer support." words = sentence.split() print(words)

Wyjście będzie:

['Chatbots', 'are', 'becoming', 'increasingly', 'popular', 'for', 'customer', 'support.']

W tym przykładzie użyliśmy metody .split() do tokenizacji zdania na słowa. Może to być pierwszy krok w przygotowaniu danych tekstowych do różnych zadań NLP.

Jak pokazują te typowe przypadki użycia, metoda .split() jest nieocenionym narzędziem do obsługi szerokiego zakresu zadań związanych z manipulacją tekstem w Pythonie . Skutecznie stosując metodę .split() możesz usprawnić przepływ pracy i poprawić swoje możliwości pracy z danymi tekstowymi.

Kontynuując poznawanie Pythona i jego możliwości manipulacji tekstem, prawdopodobnie znajdziesz jeszcze więcej sposobów wykorzystania metody .split() w swoich projektach.

3 Potencjalne pułapki metody .split() i ich rozwiązania

Mężczyzna jedzie strzałą w górę nad dziurą, symbolizującą uniknięcie wyzwania "data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5-300x285.jpg" data-large-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5.jpg" decoding="async" loading="leniwy" width="1000" height="949 " src="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5.jpg" alt="Potencjalne pułapki metody .split() i ich rozwiązania" class="wp-image -208268" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04 /python_5-300x285.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5-768x729.jpg 768w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5-560x531.jpg 560w" size="(maks. szerokość: 1000px) 100vw, 1000px">

Chociaż metoda .split() jest potężnym narzędziem do manipulacji tekstem, ważne jest, aby zdawać sobie sprawę z pewnych potencjalnych pułapek i wyzwań, które można napotkać podczas jej używania.

W tej sekcji omówimy kilka typowych problemów i przedstawimy rozwiązania, które pomogą Ci uniknąć tych pułapek, zapewniając efektywne wykorzystanie metody .split() w swoich projektach.

1. Obsługa pustych ciągów znaków i brakujących wartości

Podczas korzystania z metody .split() możesz napotkać sytuacje, w których wynikowa lista zawiera puste ciągi znaków lub brakujące wartości. Może się to zdarzyć, gdy na początku lub na końcu łańcucha znajdują się kolejne ograniczniki lub ograniczniki.

data = ",apple,banana,,orange," fruits = data.split(',') print(fruits)

Wyjście będzie:

['', 'apple', 'banana', '', 'orange', '']

Dane wyjściowe nie są idealne z powodu pustych łańcuchów. Aby usunąć te puste ciągi z listy, możesz użyć rozumienia listy:

fruits = [fruit for fruit in fruits if fruit != ''] print(fruits)

Wyjście będzie:

['apple', 'banana', 'orange']

2. Radzenie sobie z kolejnymi ogranicznikami

W niektórych przypadkach możesz mieć ciąg z kolejnymi ogranicznikami i chcesz traktować je jako pojedynczy ogranicznik. Aby to osiągnąć, możesz użyć metody .split() wraz z modułem „re” (regex lub wyrażenia regularne ).

import re text = "This is an example with multiple spaces." words = re.split(r'\s+', text) print(words)

Wyjście będzie:

['This', 'is', 'an', 'example', 'with', 'multiple', 'spaces.']

W tym przykładzie użyliśmy re.split()funkcji z wyrażeniem regularnym \s+, które pasuje do jednego lub więcej białych znaków. Pozwala to na traktowanie kolejnych spacji jako pojedynczego ogranicznika.

3. Zagadnienia dotyczące wydajności podczas pracy z dużymi zbiorami danych

Podczas używania metody .split() z bardzo dużymi zbiorami danych wydajność może stać się problemem. Aby zoptymalizować wydajność, rozważ użycie bardziej wydajnych struktur danych, takich jak generatory, lub przetwarzanie danych w mniejszych porcjach.

def read_large_file(file_path, delimiter): with open(file_path, 'r') as file: for line in file: yield line.strip().split(delimiter) file_path = "large_data.csv" delimiter = "," for row in read_large_file(file_path, delimiter): print(row)

W tym przykładzie użyliśmy funkcji generatora o nazwie read_large_file() do odczytu i przetwarzania dużego pliku CSV linia po linii, zmniejszając zużycie pamięci i poprawiając wydajność.

Mając świadomość tych potencjalnych pułapek i rozumiejąc, jak sobie z nimi poradzić, możesz zapewnić, że użycie metody .split() będzie zarówno skuteczne, jak i wydajne, a także zwiększyć wszechstronność i niezawodność metody .split() w projektach Pythona.

Zawsze bądź przygotowany na dostosowanie swojego podejścia do konkretnych wymagań zadania i charakteru danych tekstowych, z którymi pracujesz. W następnej sekcji przyjrzymy się niektórym zaawansowanym technikom i alternatywom.

Jakie są zaawansowane techniki i alternatywy metody .split()?

Potężny język programowania. Słowo Python żółtych kwadratowych pikseli na tle czarnej matrycy. Obraz ilustracyjny 3D " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_1-300x169.jpg" data-large-file="https://blog. enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_1.jpg" decoding="async" loading="leniwy" width="1000" height="563" src="https://blog.enterprisedna.co /wp-content/uploads/2023/04/python_1.jpg" alt="Zaawansowane techniki i alternatywy dla metody .split() w Pythonie. " class="wp-image-208263" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_1.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_1-300x169.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.

Może się zdarzyć, że będziesz potrzebować bardziej zaawansowanych technik z metodą .split() lub nawet alternatyw, aby sprostać określonym wyzwaniom lub wymaganiom, zwłaszcza w przypadku obsługi złożonych algorytmów.

W tej sekcji przyjrzymy się niektórym zaawansowanym technikom i alternatywnym metodom, które mogą zwiększyć możliwości manipulacji tekstem.

1. Używanie wyrażeń regularnych do bardziej złożonej manipulacji tekstem

W niektórych przypadkach możesz potrzebować bardziej wyrafinowanego dopasowywania wzorców i manipulacji tekstem, niż .split() może zapewnić ta metoda. Moduł 're'w Pythonie oferuje zaawansowane funkcje do pracy ze złożonymi wzorcami w danych tekstowych.

import re text = "This is a #hashtag and another #example of #tags in a sentence." hashtags = re.findall(r'#\w+', text) print(hashtags)

Wyjście będzie:

['#hashtag', '#example', '#tags']

W tym przykładzie użyliśmy re.findall()funkcji ze wzorcem wyrażenia regularnego #\w+, który dopasowuje hashtagi w tekście. Wzór składa się z #symbolu, po którym następuje jeden lub więcej znaków słownych ( \w+).

2. Używanie metody .join() do łączenia ciągów znaków

Czasami lepszą alternatywą może być użycie innych metod łańcuchowych Pythona . Na przykład, gdy trzeba połączyć listę łańcuchów w jeden ciąg, metoda .join() może być użyteczną alternatywą dla metody split w odwrotnej kolejności.

words = ["Hello", "world!"] sentence = " ".join(words) print(sentence)

Wyjście będzie:

"Hello world!"

W tym przykładzie użyliśmy metody .join() do połączenia listy słów w jeden łańcuch ze znakiem spacji jako ogranicznikiem.

3. Biblioteki stron trzecich do zaawansowanej manipulacji tekstem

Dla Pythona dostępnych jest kilka bibliotek innych firm, które mogą zapewnić dodatkowe funkcje manipulacji tekstem. Niektóre popularne biblioteki to:

• NLTK (Natural Language Toolkit) : NLTK to wszechstronna biblioteka do przetwarzania języka naturalnego, oferująca szeroką gamę narzędzi do analizy tekstu, w tym tokenizację, stemming i klasyfikację tekstu.
• spaCy : Wydajna biblioteka do zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego, skupiająca się na szybkości i wydajności. spaCy obsługuje wiele języków i różnorodne zadania NLP.
• TextBlob : TextBlob to prosta biblioteka do typowych zadań przetwarzania języka naturalnego, w tym oznaczania części mowy, wyodrębniania fraz rzeczownikowych, analizy tonacji i tłumaczenia.
• NumPy : Inną popularną biblioteką innej firmy jest NumPy . Jest przeznaczony przede wszystkim do obliczeń numerycznych i pracy z tablicami w Pythonie. Chociaż nie jest specjalnie zaprojektowany do manipulacji tekstem, NumPy oferuje pewne ograniczone funkcje do pracy z danymi tekstowymi.
• Pandas : Wreszcie, Pandas to biblioteka innej firmy w Pythonie przeznaczona do manipulacji i analizy danych. Zapewnia dwie główne struktury danych: DataFrame i Series, które służą do obsługi i manipulowania danymi strukturalnymi, takimi jak tabele i szeregi czasowe. Oferuje również pewne funkcje do pracy z danymi tekstowymi, szczególnie jeśli chodzi o czyszczenie, przekształcanie i analizowanie danych w ramkach danych lub seriach.

Eksplorując zaawansowane techniki i alternatywne podejścia, takie jak używanie wyrażeń regularnych, metoda .join() i biblioteki innych firm, możesz jeszcze bardziej zwiększyć możliwości manipulacji tekstem w Pythonie.

Te dodatkowe narzędzia i techniki mogą pomóc w sprostaniu bardziej złożonym wyzwaniom związanym z tekstem i zapewnić większą elastyczność w zadaniach związanych z manipulacją tekstem.

Kontynuując pracę z danymi tekstowymi w Pythonie, rozważ eksperymentowanie z tymi zaawansowanymi technikami i alternatywami, aby znaleźć najlepsze rozwiązania dla swoich konkretnych potrzeb.

Ostatnie przemyślenia na temat metody Python String split()

Omówiliśmy szeroki zakres tematów, które pomogą Ci efektywnie wykorzystać metodę .split() w projektach, od zrozumienia podstaw działania tej metody po zbadanie praktycznych przykładów, typowych przypadków użycia, potencjalnych pułapek i zaawansowanych technik.

Kontynuując pracę z danymi tekstowymi w Pythonie, pamiętaj, że metoda .split() to tylko jedno z wielu dostępnych narzędzi do manipulacji tekstem. Możesz łączyć go z innymi wbudowanymi metodami, wyrażeniami regularnymi i bibliotekami innych firm, aby opracować solidne rozwiązania do obsługi nawet najbardziej złożonych wyzwań związanych z tekstem.

Kontynuuj eksperymentowanie i odkrywanie wielu technik manipulacji tekstem, które Python ma do zaoferowania. Zauważysz, że mają wspólne podobieństwa z innymi obiektowymi językami programowania, takimi jak Java i JavaScript.

Dzięki praktyce i solidnemu zrozumieniu dostępnych narzędzi będziesz dobrze przygotowany do radzenia sobie z każdym zadaniem związanym z manipulacją tekstem!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z poniższą playlistą samouczka Pythona: