Convertir cadena en booleano en Python
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Utilice la función
bool()
para convertir cadenas a booleanas en Python -
Utilice la función
distutils.util.strtobool()
para convertir cadenas a booleanas en Python - Use la comprensión de la lista para convertir cadenas a booleanas en Python
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Utilice la función
map()
y Lamda para convertir cadenas a booleanas en Python - Use el analizador JSON para convertir cadenas a booleanas en Python
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Utilice la función
eval()
para convertir cadenas a booleanas en Python
En el mundo de la programación, hay muchas conversiones de tipos de datos que los programadores deben realizar para que se adapten mejor a su planteamiento del problema. Uno de esos tipos de datos es el tipo de datos booleano con dos valores posibles, verdadero o falso.
Este tutorial presentará diferentes formas de convertir una cadena en un valor booleano en Python.
Utilice la función bool()
para convertir cadenas a booleanas en Python
Podemos pasar una cadena como argumento de la función para convertir la cadena en un valor booleano. Esta función devuelve verdadero para cada argumento que no esté vacío y falso para los argumentos vacíos.
Ejemplo 1:
string_value = "Hello"
boolean_value = bool(string_value)
print(boolean_value)
Producción :
True
Ejemplo 2:
string_value = ""
boolean_value = bool(string_value)
print(boolean_value)
Producción :
False
Utilice la función distutils.util.strtobool()
para convertir cadenas a booleanas en Python
Esta función convierte el valor de la cadena en 1 o 0. Depende de si el valor es positivo o negativo. Los valores positivos como True
, Yes
y On
se convierten en 1, y los valores negativos como False
, No
y Off
se convierten en 0.
Ejemplo:
String_value = distutils.util.strtobool("Yes")
print(String_value)
Producción :
1
Para convertir la salida a booleana, use la función bool()
.
Boolean_value = bool(String_value)
Producción :
True
Use la comprensión de la lista para convertir cadenas a booleanas en Python
En este método, solo se comprueba un valor, ya sea verdadero o falso; el otro valor cae automáticamente bajo el opuesto de lo que se ha verificado.
Ejemplo:
String_list = ["False", "True", "False", "False", "True"]
print(str(String_list))
boolean_list = [ele == "True" for ele in String_list]
print(str(boolean_list))
Aquí, se comprueban los valores falsos y los valores que no son falsos se clasifican como verdaderos.
Utilice la función map()
y Lamda para convertir cadenas a booleanas en Python
La función map()
se utiliza cuando se aplica una función de transformación a cada elemento en una iteración y se forma una nueva iteración después de la transformación.
La función Lambda es una función anónima en Python. Siempre que se declara una función anónima en un programa, usamos la palabra clave lambda
.
Ejemplo:
String_list = ["False", "True", "False", "False", "True"]
print(str(String_list))
Boolean_list = list(map(lambda ele: ele == "True", String_list))
print(str(Boolean_list))
Producción :
[False, True, False, False, True]
También hemos tomado la comprensión de listas como el enfoque principal, pero la diferencia aquí es que hemos usado la función map()
para hacer una lista y hemos creado una función anónima para verificar String_list.
Use el analizador JSON para convertir cadenas a booleanas en Python
El analizador JSON también es útil para la conversión básica de cadenas a tipos de datos de Python. El análisis de una cadena JSON se realiza con la ayuda del método json.loads()
.
Ejemplo:
import json
json.loads("true".lower())
Producción :
True
Además, esto se puede llevar a cabo utilizando solo minúsculas, es decir, .lower()
y no mayúsculas.
Utilice la función eval()
para convertir cadenas a booleanas en Python
Si la cadena dada es True
o False
, también se puede utilizar la función eval()
. La función eval()
examina la cadena dada. Si la cadena es legal, se ejecutará; de lo contrario, no se ejecutará.
Ejemplo:
eval("False")
Producción :
False
Lakshay Kapoor is a final year B.Tech Computer Science student at Amity University Noida. He is familiar with programming languages and their real-world applications (Python/R/C++). Deeply interested in the area of Data Sciences and Machine Learning.
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