如何在 Python 中检查元组是否仅包含数字

简介

在这个实验中，你将学习如何在 Python 中检查一个元组是否仅包含数字（整数和浮点数）。你将从定义数字元组开始，探索如何创建包含整数、浮点数或两者混合的元组。这包括创建一个 numeric_tuple.py 文件，添加元组定义，并运行脚本以观察输出。

然后，本实验将指导你结合使用 all() 函数和 isinstance() 来验证元组中的所有元素确实都是数字。最后，你将学习在执行此检查时如何妥善处理空元组。

Skills Graph

定义数字元组

在这一步中，你将学习如何在 Python 中定义仅包含数字数据（整数和浮点数）的元组。元组是 Python 中的一种基本数据结构，与列表类似，但有一个关键区别：它们是不可变的，这意味着在创建后其元素不能被更改。这种不可变性使它们适用于表示固定的数据集合。

让我们从创建一个包含整数的简单元组开始：

1. 打开你的 VS Code 编辑器。

2. 在 ~/project 目录下创建一个名为 numeric_tuple.py 的新文件。

   ## ~/project/numeric_tuple.py
   my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
   print(my_tuple)

3. 保存文件。

4. 打开你的终端。

5. 使用 python 命令运行脚本：

   python ~/project/numeric_tuple.py

   你应该会看到以下输出：

   (1, 2, 3, 4, 5)

现在，让我们创建一个包含浮点数的元组：

1. 修改 numeric_tuple.py 文件以包含浮点数值：

   ## ~/project/numeric_tuple.py
   my_tuple = (1.0, 2.5, 3.7, 4.2, 5.9)
   print(my_tuple)

2. 保存文件。

3. 再次运行脚本：

   python ~/project/numeric_tuple.py

   你应该会看到以下输出：

   (1.0, 2.5, 3.7, 4.2, 5.9)

元组还可以包含整数和浮点数的混合：

1. 修改 numeric_tuple.py 文件以同时包含整数和浮点数值：

   ## ~/project/numeric_tuple.py
   my_tuple = (1, 2.5, 3, 4.2, 5)
   print(my_tuple)

2. 保存文件。

3. 运行脚本：

   python ~/project/numeric_tuple.py

   你应该会看到以下输出：

   (1, 2.5, 3, 4.2, 5)

总之，你可以通过将数字（整数和浮点数）用括号 () 括起来并用逗号分隔来定义包含数字数据的元组。

结合使用 all() 和 isinstance()

在这一步中，你将学习如何结合使用 all() 函数和 isinstance() 函数来检查元组中的所有元素是否都是数字。这是一种用于验证数据并确保代码处理正确类型值的实用技术。

首先，让我们了解 all() 和 isinstance() 的作用：

• all(iterable)：如果可迭代对象（例如元组）的所有元素都为真（或者可迭代对象为空），则此函数返回 True。如果有任何元素为假，则返回 False。
• isinstance(object, classinfo)：如果 object 是 classinfo（例如 int、float）的实例，则此函数返回 True。否则，返回 False。

现在，让我们创建一个 Python 脚本来检查元组中的所有元素是整数还是浮点数：

1. 打开你的 VS Code 编辑器。

2. 在 ~/project 目录下创建一个名为 check_numeric_tuple.py 的新文件。

   ## ~/project/check_numeric_tuple.py
   def is_numeric_tuple(my_tuple):
       return all(isinstance(item, (int, float)) for item in my_tuple)
   
   tuple1 = (1, 2.5, 3, 4.2, 5)
   tuple2 = (1, 2, 'a', 4, 5)
   tuple3 = (1.0, 2.0, 3.0)
   
   print(f"Tuple 1 is numeric: {is_numeric_tuple(tuple1)}")
   print(f"Tuple 2 is numeric: {is_numeric_tuple(tuple2)}")
   print(f"Tuple 3 is numeric: {is_numeric_tuple(tuple3)}")

   在这个脚本中：

   • 我们定义了一个名为 is_numeric_tuple 的函数，它接受一个元组作为输入。
   • 在函数内部，我们使用 all() 和生成器表达式 (isinstance(item, (int, float)) for item in my_tuple) 来检查元组中的每个 item 是 int 还是 float 的实例。
   • 然后，我们用三个不同的元组测试该函数。

3. 保存文件。

4. 打开你的终端。

5. 使用 python 命令运行脚本：

   python ~/project/check_numeric_tuple.py

   你应该会看到以下输出：

   Tuple 1 is numeric: True
   Tuple 2 is numeric: False
   Tuple 3 is numeric: True

   此输出表明 tuple1 和 tuple3 仅包含数字值，而 tuple2 包含一个字符串，因此它不被视为数字元组。

这个示例展示了如何有效地使用 all() 和 isinstance() 来验证元组的内容，并确保所有元素都符合特定的数据类型。

处理空元组

在这一步中，你将学习在检查数字值时如何处理空元组。空元组是没有元素的元组，用 () 表示。在代码中考虑空元组很重要，这样可以避免潜在的错误，并确保程序按预期运行。

让我们修改上一步的脚本以处理空元组：

1. 打开你的 VS Code 编辑器。

2. 打开 ~/project 目录下的 check_numeric_tuple.py 文件。

   ## ~/project/check_numeric_tuple.py
   def is_numeric_tuple(my_tuple):
       if not my_tuple:
           return True  ## An empty tuple is considered numeric
       return all(isinstance(item, (int, float)) for item in my_tuple)
   
   tuple1 = (1, 2.5, 3, 4.2, 5)
   tuple2 = (1, 2, 'a', 4, 5)
   tuple3 = (1.0, 2.0, 3.0)
   tuple4 = () ## Empty tuple
   
   print(f"Tuple 1 is numeric: {is_numeric_tuple(tuple1)}")
   print(f"Tuple 2 is numeric: {is_numeric_tuple(tuple2)}")
   print(f"Tuple 3 is numeric: {is_numeric_tuple(tuple3)}")
   print(f"Tuple 4 is numeric: {is_numeric_tuple(tuple4)}")

   在这个修改后的脚本中：

   • 我们在 is_numeric_tuple 函数的开头添加了一个检查：if not my_tuple: return True。这会检查元组是否为空。如果为空，函数返回 True，即认为空元组是数字元组。
   • 我们添加了一个空元组 tuple4 = () 来测试该函数。

3. 保存文件。

4. 打开你的终端。

5. 使用 python 命令运行脚本：

   python ~/project/check_numeric_tuple.py

   你应该会看到以下输出：

   Tuple 1 is numeric: True
   Tuple 2 is numeric: False
   Tuple 3 is numeric: True
   Tuple 4 is numeric: True

   此输出表明，空元组 tuple4 现在已被正确处理，并被视为数字元组。

处理空元组是一种良好的编程实践，可以让你的代码更健壮，防止出现意外行为。在这种情况下，我们选择将空元组视为数字元组，但你可以根据具体需求调整逻辑。

总结

在本次实验中，第一步着重于在 Python 中定义数字元组。你了解到元组是不可变的数据结构，与列表类似，使用括号 () 来定义。你可以创建包含整数、浮点数或两者混合的元组，元素之间用逗号分隔。

接着，实验展示了如何结合使用 all() 函数和 isinstance() 来检查元组是否仅包含数字。（原始实验描述内容在此处截断。）