Data Processing

String เป็นข้อความที่แก้ในที่เดิมไม่ได้ List เป็นลำดับรายการที่แก้ได้ Methods มีผลต่างกัน บางตัวคืนค่าใหม่บางตัวแก้ object เดิม เช่น str.lower() คืนข้อความใหม่ ส่วน list.append() เพิ่มใน list

split แยกข้อความตาม delimiter แต่ CSV ที่มี comma ใน quote ควรใช้ parser CSV ไม่ split แบบเดา การแก้ list ที่อ้างร่วมจากหลายชื่ออาจมีผลกับผู้ใช้ object เดียวกัน

import csv
from io import StringIO

rows = csv.reader(StringIO('name,note\nAlice,"IT, Support"'))
for row in rows:
    print(row)

Index เริ่มจากศูนย์ใน Python Negative index นับจากท้าย Slice [start:stop:step] เก็บถึงก่อน stop ช่วงที่ไม่ระบุใช้ค่าเริ่มต้นตามทิศทาง step

items[1:3] เลือกตำแหน่งหนึ่งและสอง ไม่ใช่สาม items[-1] อ่านท้ายแต่ list ว่างเกิด error ระบุขอบเขตที่ต้องการและตรวจความยาวเมื่อข้อมูลอาจไม่ครบ

items = ["A", "B", "C", "D"]
print(items[0])
print(items[1:3])
print(items[-1])

Algorithm เป็นขั้นตอนแก้ปัญหาจาก input ไป output เลือกโครงสร้างข้อมูลให้เข้ากับงาน เช่น set สำหรับสมาชิกไม่ซ้ำ dict สำหรับค้นจาก key ประสิทธิภาพขึ้นกับจำนวนข้อมูลและวิธีทำ

หาผู้ใช้ที่อนุญาตจาก list ซ้ำทุก event อาจทำงานมากกว่าการแปลง allowlist เป็น set แล้วตรวจสมาชิก ต้องรักษาความหมาย เช่น set ไม่เก็บรายการซ้ำที่อาจมีความหมายต่อการนับ

Regex เป็น pattern จับรูปแบบข้อความ Literal ตรงตัว character class เลือกตัวอักษร quantifier ระบุจำนวน anchor ระบุขอบ เช่น ^ ต้นและ $ ท้าย การ match ไม่เท่ากับตรวจความหมายของข้อมูลครบ

pattern IP ที่จับเลขกับจุดอาจยอมรับ 999.999.999.999 ต้องใช้ตัวตรวจ IP เพิ่ม Regex บางแบบมีต้นทุนสูงกับ input แปลก จึงจำกัดขนาด input และใช้ parser เฉพาะชนิดเมื่อเหมาะ

import re

text = "device=PC-12 status=failed"
match = re.search(r"device=(PC-\d+)", text)
if match:
    print(match.group(1))