Python karakterlánc-felosztási módszer: lépésről lépésre elmagyarázva

A szövegmanipuláció fontos készség a Python programozásban, mert segít a szöveges adatok egyszerű kezelésében, megértésében és módosításában. A Python egyik hasznos beépített eszköze a .split() metódus vagy a string split metódus, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a karakterlánc-adattípusok felosztását speciális karakterek, úgynevezett határolók használatával.

A Pythonban a string split metódus egy karakterlánc-módszer, amellyel egy karakterláncot részkarakterláncok listájára lehet felosztani egy megadott határoló alapján. Ez a módszer lehetővé teszi bizonyos információk kinyerését, és további elemzést vagy feldolgozást.

Ebben az útmutatóban részletesen megvizsgáljuk a .split() metódust, világos példákat adva a használatára, és bemutatva sokoldalúságát különböző forgatókönyvekben. Megbeszélünk néhány gyakori használati esetet és lehetséges buktatókat is, amelyekkel a módszer használata során találkozhat.

Tehát akár gyakorlott Python programozó vagy kezdő, aki bővíteni szeretné tudását, merüljünk el a szövegmanipuláció világában a Python .split() metódusával.

Gyerünk!

Tartalomjegyzék

• Mik a .split() metódus alapjai?
• Hogyan használja a .split() metódust?
  • 1. Karakterlánc felosztása az alapértelmezett határoló használatával
  • 2. Karakterlánc felosztása egyéni határolóval
  • 3. Egy karakterlánc felosztása több elválasztójellel
  • 4. A felosztások számának korlátozása
• 4 A .split() metódus általános használati esetei
  • 1. CSV- és TSV-fájlok elemzése
  • 2. Adatok kinyerése naplófájlokból
  • 3. Szövegadatok elemzése és előfeldolgozása a gépi tanuláshoz
  • 4. Szöveg tokenizálása természetes nyelvi feldolgozáshoz
• 3 A .split() módszer lehetséges buktatói és megoldásaik
  • 1. Üres karakterláncok és hiányzó értékek kezelése
  • 2. Az egymást követő határolójelek kezelése
  • 3. Teljesítménymegfontolások nagy adatkészletekkel végzett munka során
• Mik a .split() módszer fejlett technikái és alternatívái?
  • 1. Reguláris kifejezések használata összetettebb szövegmanipulációhoz
  • 2. A .join() metódus használata karakterlánc-összefűzéshez
  • 3. Harmadik féltől származó könyvtárak speciális szövegmanipulációhoz
• Utolsó gondolatok a Python String split() metódusáról

Mik a .split() metódus alapjai?

Python kódoló nyelvi jel fehér notebook képernyőn. Eszköz, programozás, koncepció fejlesztése. Absztrakt, digitális, drótváz, alacsony poly mesh, vektor kék neon 3d illusztráció. Háromszög, vonal, pont, csillag " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2-300x169.jpg" data-large-file="https: //blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg" decoding="async" loading="lazy" width="1000" height="563" src="https://blog .enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg" alt="Szövegmanipuláció végrehajtása Pythonban a .split() metódussal." class="wp-image-208262" srcset="https: //blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.

A .split() metódus az, amely egy adott karakterláncot kisebb részekre, úgynevezett alsztringekre oszt fel. Ez a módszer akkor hasznos, ha szavakat vagy értékeket kell elválasztania egy szöveges karakterláncban bizonyos karakterek, úgynevezett határolók alapján.

Az alap szintaxis a következő:

1. string : A felosztani kívánt iterálható objektum.
2. separator : Az elválasztó paraméter az a határoló, amelyet a metódus a karakterlánc felosztására használ. Egyéni határolót (vesszőt, pontot vagy bármilyen más karaktert) választhat, ha argumentumként adja hozzá a .split() metódus zárójelébe. Ha nincs megadott elválasztó, akkor automatikusan szóköz karaktert használ alapértelmezett elválasztóként, ami azt jelenti, hogy a metódus felosztja a karakterláncot, ahol szóközt talál.
3. maxsplit : A maxsplit paraméter egy egész szám, amely megadja, hogy a karakterláncot hányszor kell felosztani. Az alapértelmezett érték -1, ami azt jelenti, hogy a felosztások száma nincs korlátozva.

A karakterlánc felosztása után a .split() metódus visszaadja az alsztringek listáját. A lista minden eleme az eredeti karakterlánc különálló része, amelyet a határoló alapján osztottak fel. Ezt a listát ezután felhasználhatja kódja további feldolgozására vagy elemzésére.

A .split() módszert széles körben használják az adattudományban a szövegek táblázatos feldolgozása területén. A következő részben a .split() metódus néhány példáját tekintjük át.

Hogyan használja a .split() metódust?

Python magas szintű programozási nyelv. Alkalmazás- és webfejlesztési koncepció a virtuális képernyőn " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3-300x169.jpg" data-large-file="https ://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg" decoding="async" loading="lusta" width="1000" height="563" src="https:// blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg" alt="Példák a .split() metódus használatára Pythonban. " 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:

A .split() metódus és gyakorlati alkalmazásai jobb megértése érdekében most több karakterláncot biztosítunk.

Ha megvizsgálja ezeket a példákat, betekintést nyerhet abba, hogy a .split() metódus hogyan működik különböző elválasztójelekkel, többszörös határolójelekkel, és korlátozza a felosztások számát, lehetővé téve a szöveges adatok hatékony kezelését különböző helyzetekben.

1. Karakterlánc felosztása az alapértelmezett határoló használatával

A .split() metódus egy szóköz karaktert használ alapértelmezett határolóként, így a metódus mindenhol felosztja a karakterláncot, ahol szóköz van.

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

A kimenet a következő lesz:

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

Ebben a példában a .split() metódus a karakterláncot egy szólistává választotta, alapértelmezett elválasztóként a szóközt használva. A kimenet egy listát ad ki, amely az egyes szavakat részstringként tartalmazza.

2. Karakterlánc felosztása egyéni határolóval

Most osszuk fel a karakterláncot egyéni határolóval, például vesszővel.

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

A kimenet a következő lesz:

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

Itt a .split() metódus a karakterláncot gyümölcsnevek listájára bontja, vesszőt használva elválasztóként.

3. Egy karakterlánc felosztása több elválasztójellel

Egyes esetekben előfordulhat, hogy fel kell osztania egy olyan karakterláncot, amely több elválasztójelet tartalmaz. A következő példában a karakterlánc vesszőt és pontosvesszőt is tartalmaz:

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

A fenti kódrészlet kimenete a következő lesz:

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

Ebben a példában először a pontosvesszőt vesszőre cseréltük a .replace() metódussal, majd a .split() karakterláncot vesszőhatárolóval használtuk, hogy a karakterláncot elemlistára bontsuk.

4. A felosztások számának korlátozása

Néha érdemes megadni a .split() metódus által végrehajtott felosztások maximális számát. Ezt úgy teheti meg, hogy megad egy második argumentumot a metódushoz.

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

A visszatérési érték a következő lesz:

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

Ebben a példában a .split() metódust csak 3 felosztásra korlátoztuk, ami egy 4 elemből álló listát eredményezett.

Reméljük, hogy ezeken a példákon keresztül világosabban megértette, hogyan használható a .split() metódus a szövegek Pythonban történő manipulálására.

A .split() metódus különféle forgatókönyvekben történő alkalmazásával, például alapértelmezett vagy egyéni határolók használatával, több elválasztójel kezelésével és a felosztások számának korlátozásával, hatékonyan kezelheti a szöveggel kapcsolatos feladatok széles skáláját.

Ne felejtsen el kísérletezni és gyakorolni a .split() metódus használatával, hogy javítsa szövegkezelési készségeit és könnyedén kezelje az összetett problémákat. A következő részben a .split() metódus néhány gyakori használati esetét tekintjük át.

4 A .split() metódus általános használati esetei

Python programozási nyelv. Programozási munkafolyamat absztrakt algoritmus koncepciója a virtuális képernyőn. " 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="lusta" width="1000" height="469" src="https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_4.jpg" alt="A .split() metódus gyakori használati esetei" 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.

Python programozási nyelv. Programozási munkafolyamat absztrakt algoritmus koncepciója a virtuális képernyőn.

Most, hogy jól ismerjük a .split() metódust, nézzünk meg néhány gyakori valós forgatókönyvet, ahol ez a módszer különösen hasznos lehet.

Ha megvizsgálja ezeket a használati eseteket, látni fogja, hogy a .split() metódus hogyan alkalmazható különféle feladatokra, például fájlok elemzésére, adatok kinyerésére a naplókból, valamint szöveges adatok előkészítésére a gépi tanuláshoz és a természetes nyelvi feldolgozáshoz.

1. CSV- és TSV-fájlok elemzése

A .split() metódus egyik gyakori felhasználási esete a CSV (vesszővel tagolt értékek) vagy a TSV (tabulátorral elválasztott értékek) fájlok elemzése. Ezek a fájlok táblázatos formátumban tartalmazzák az adatokat, ahol minden sor egy sort jelent, és az értékeket egy adott határoló választja el.

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)

A fenti kód kimenete a következő lesz:

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

Ebben a példában először sorokra bontottuk a szöveges adatokat az újsor-határolóval ('\n'), majd az egyes sorokat külön értékekre osztottuk fel a vesszővel.

2. Adatok kinyerése naplófájlokból

A naplófájlok gyakran tartalmaznak értékes információkat az alkalmazások hibakereséséhez és teljesítményének elemzéséhez. A .split() metódus használható bizonyos információk kinyerésére a naplóbejegyzésekből.

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}")

A kimenet a következő lesz:

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

Ebben a példában a .split() metódussal kinyertük az időbélyeget, a naplószintet, az üzenetet és a felhasználónevet egy naplóbejegyzésből úgy, hogy a karakterláncot vesszővel elválasztjuk.

3. Szövegadatok elemzése és előfeldolgozása a gépi tanuláshoz

Amikor gépi tanulással dolgozik, gyakran szükséges a szöveges adatok előfeldolgozása és tisztítása. A .split() metódus használható szöveg tokenizálására, ami azt jelenti, hogy egyes szavakra vagy tokenekre bontja.

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

A kimenet a következő lesz:

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

Ebben a példában először a szöveget kisbetűssé alakítottuk a .lower() metódussal, majd a .split() metódussal a szöveget szavakká alakítottuk.

4. Szöveg tokenizálása természetes nyelvi feldolgozáshoz

A természetes nyelvi feldolgozási (NLP) feladatok, mint például a hangulatelemzés vagy a szövegosztályozás, gyakran szöveg tokenizálást igényelnek. A .split() metódus használható a szöveg gyors tokenizálására szavakká vagy kifejezésekké.

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

A kimenet a következő lesz:

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

Ebben a példában a .split() metódust használtuk a mondat szavakká formálására. Ez lehet az első lépés a szöveges adatok előkészítésében a különböző NLP-feladatokhoz.

Amint azt ezek a gyakori használati esetek mutatják, a .split() metódus felbecsülhetetlen értékű eszköz a széles méretű . A .split() metódus hatékony alkalmazásával egyszerűsítheti a munkafolyamatot, és javíthatja a szöveges adatokkal való munkavégzés képességét.

Ahogy folytatja a Python és annak szövegmanipulációs képességeinek felfedezését, valószínűleg még több módot fog találni a .split() metódus használatára a projektekben.

3 A .split() módszer lehetséges buktatói és megoldásaik

Egy férfi egy nyíllal felfelé lovagol egy lyukon, ami a kihívás elkerülését szimbolizálja " 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="lazy" width="1000" height="949 " src="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5.jpg" alt="A .split() metódus lehetséges buktatói és megoldásaik" 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" sizes="(max-width: 1000px) 100vw, 1000px">

Míg a .split() metódus hatékony eszköz a szövegkezeléshez, fontos, hogy tisztában legyen néhány lehetséges buktatóval és kihívással, amelyekkel a használata során találkozhat.

Ebben a részben megvitatunk néhány gyakori problémát, és megoldásokat kínálunk, amelyek segítenek elkerülni ezeket a buktatókat, biztosítva, hogy hatékonyan tudja használni a .split() metódust projektjeiben.

1. Üres karakterláncok és hiányzó értékek kezelése

A .split() metódus használatakor előfordulhat, hogy az eredményül kapott lista üres karakterláncokat vagy hiányzó értékeket tartalmaz. Ez akkor fordulhat elő, ha egymást követő határolók vagy határolók vannak a karakterlánc elején vagy végén.

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

A kimenet a következő lesz:

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

A kimenet nem ideális az üres karakterláncok miatt. Ha el szeretné távolítani ezeket az üres karakterláncokat a listáról, használhatja a lista megértését:

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

A kimenet a következő lesz:

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

2. Az egymást követő határolójelek kezelése

Egyes esetekben előfordulhat, hogy egy karakterláncban egymást követő elválasztójelek vannak, és ezeket egyetlen határolóként szeretné kezelni. Ennek eléréséhez használhatja a .split() metódust a 're' (regex vagy ) modullal együtt.

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

A kimenet a következő lesz:

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

re.split()Ebben a példában a függvényt a reguláris kifejezéssel használtuk \s+, amely megfelel egy vagy több szóköz karakternek. Ez lehetővé teszi, hogy az egymást követő szóközöket egyetlen határolóként kezeljük.

3. Teljesítménymegfontolások nagy adatkészletekkel végzett munka során

Ha a .split() metódust nagyon nagy adatkészletekkel használja, a teljesítmény aggodalomra ad okot. A teljesítmény optimalizálása érdekében fontolja meg hatékonyabb adatstruktúrák, például generátorok használatát, vagy az adatok kisebb darabokban történő feldolgozását.

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)

Ebben a példában egy generátor függvényt használtunk read_large_file() egy nagy CSV-fájl soronkénti olvasására és feldolgozására, csökkentve a memóriahasználatot és javítva a teljesítményt.

Ha tisztában van ezekkel a potenciális buktatókkal, és megérti, hogyan kell kezelni őket, akkor biztosíthatja, hogy a .split() metódus hatékony és eredményes legyen, és növelje a .split() metódus sokoldalúságát és megbízhatóságát a Python-projektekben.

Mindig legyen kész arra, hogy a feladat konkrét követelményei és a szöveges adatok jellege alapján módosítsa megközelítését. A következő részben áttekintünk néhány fejlett technikát és alternatívát.

Mik a .split() módszer fejlett technikái és alternatívái?

Erőteljes programozási nyelv. Word Python a sárga négyzet pixelek fekete mátrix alapon. 3D illusztrációs kép " 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="lazy" width="1000" height="563" src="https://blog.enterprisedna.co /wp-content/uploads/2023/04/python_1.jpg" alt="Speciális technikák és alternatívák a Python .split() metódusához. " 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.

Előfordulhatnak olyan esetek, amikor fejlettebb technikákra van szükség a .split() metódussal, vagy akár alternatívákra a konkrét kihívások vagy követelmények megoldásához, különösen összetett algoritmusok kezelésekor.

Ebben a részben megvizsgálunk néhány fejlett technikát és alternatív megközelítést, amelyek javíthatják szövegkezelési képességeit.

1. Reguláris kifejezések használata összetettebb szövegmanipulációhoz

Egyes esetekben kifinomultabb mintaillesztésre és szövegmanipulációra lehet szüksége, mint amit a .split() módszer nyújt. A 're'Python modulja hatékony funkciókat kínál a szöveges adatok összetett mintáinak kezeléséhez.

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

A kimenet a következő lesz:

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

re.findall()Ebben a példában a függvényt reguláris kifejezésmintával használtuk #\w+, amely megfelel a szöveg hashtagjainak. A minta a #szimbólumból áll, amelyet egy vagy több szókarakter követ ( \w+).

2. A .join() metódus használata karakterlánc-összefűzéshez

Néha más módszerek alkalmazása jobb alternatíva lehet. Például, ha egy karakterlánc-listát egyetlen karakterláncba kell egyesíteni, a .join() metódus hasznos alternatívája lehet a felosztási metódus fordított használatának.

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

A kimenet a következő lesz:

"Hello world!"

Ebben a példában a .join() metódust használtuk a szavak listájának egyetlen karakterláncba való összefűzésére, szóköz karakterrel határolóként.

3. Harmadik féltől származó könyvtárak speciális szövegmanipulációhoz

Számos harmadik féltől származó könyvtár áll rendelkezésre a Python számára, amelyek további szövegkezelési funkciókat biztosítanak. Néhány népszerű könyvtár a következőket tartalmazza:

• NLTK (Natural Language Toolkit) : Az NLTK egy átfogó könyvtár a természetes nyelvi feldolgozáshoz, amely eszközök széles skáláját kínálja a szövegelemzéshez, beleértve a tokenizálást, a törzsképzést és a szövegosztályozást.
• spaCy : Nagy teljesítményű könyvtár a fejlett természetes nyelvi feldolgozáshoz, a sebességre és a hatékonyságra összpontosítva. A spaCy több nyelvet és számos NLP-feladatot támogat.
• TextBlob : A TextBlob egy egyszerű könyvtár az általános természetes nyelvi feldolgozási feladatokhoz, beleértve a beszédrészek címkézését, a főnévi kifejezések kinyerését, a hangulatelemzést és a fordítást.
• NumPy : Egy másik népszerű, harmadik féltől származó könyvtár a NumPy . Elsősorban numerikus számításokhoz és Python tömbökkel való munkához készült. Bár nem kifejezetten szövegmanipulációra tervezték, a NumPy korlátozott funkcionalitást kínál a szöveges adatokkal való munkavégzéshez.
• Pandas : Végül a Pandas egy harmadik féltől származó Python-könyvtár, amelyet adatmanipulációra és -elemzésre terveztek. Két fő adatstruktúrát biztosít: a DataFrame-et és a Series-t, amelyeket strukturált adatok, például táblák és idősorok kezelésére és manipulálására használnak. Ezenkívül kínál bizonyos funkciókat a szöveges adatokkal való munkavégzéshez, különösen, ha a DataFrames vagy Series adatok tisztításáról, átalakításáról és elemzéséről van szó.

A fejlett technikák és alternatív megközelítések – például a reguláris kifejezések, a .join() metódus és a harmadik féltől származó könyvtárak – felfedezésével tovább fejlesztheti szövegkezelési képességeit a Pythonban.

Ezek a kiegészítő eszközök és technikák segíthetnek megbirkózni a bonyolultabb szöveggel kapcsolatos kihívásokkal, és nagyobb rugalmasságot biztosítanak a szövegkezelési feladatokban.

Miközben továbbra is szöveges adatokkal dolgozik Pythonban, fontolja meg, hogy kísérletezzen ezekkel a fejlett technikákkal és alternatívákkal, hogy megtalálja a legjobb megoldásokat sajátos igényeinek megfelelően.

Utolsó gondolatok a Python String split() metódusáról

Témák széles skáláját jártuk körbe, hogy segíthessünk a .split() módszer hatékony használatában a projektekben, a módszer működésének alapjainak megismerésétől a gyakorlati példák, a gyakori használati esetek, a lehetséges buktatók és a fejlett technikák vizsgálatáig.

Miközben folytatja a szöveges adatokkal való munkát Pythonban, ne feledje, hogy a .split() metódus csak egy a szövegkezeléshez rendelkezésre álló számos eszköz közül. Kombinálhatja más beépített módszerekkel, reguláris kifejezésekkel és harmadik féltől származó könyvtárakkal, hogy robusztus megoldásokat dolgozzon ki a legösszetettebb szöveggel kapcsolatos kihívások kezelésére is.

Folytassa a kísérletezést és a Python által kínált szövegmanipulációs technikák felfedezését. Észreveheti, hogy hasonlóságokat mutatnak más objektum-orientált programozási nyelvekkel, mint például a Java és a JavaScript.

Gyakorlattal és a rendelkezésre álló eszközök alapos ismeretével jól felkészült lesz minden felmerülő szövegmanipulációs feladat megbirkózásában!

Ha többet szeretne megtudni, nézze meg az alábbi Python bemutató lejátszási listát: