python里与in相反的用法是什么

与 `in` 相反的用法是 `not in`。在 Python 中，`in` 用于检查一个元素是否存在于一个序列（如列表、字符串、元组等）中，而 `not in` 则用于检查一个元素是否不存在于该序列中。例如，以下代码演示了 `not in` 的使用：

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']

if 'pear' not in fruits:
    print("Pear is not in the list of fruits.")

输出结果：

Pear is not in the list of fruits.

在上述代码中，我们使用 `not in` 来检查 `'pear'` 是否不在 `fruits` 列表中。由于 `'pear'` 不在列表中，所以条件成立，输出相应的消息。

相关问题

python中isin()相反的函数

回答: 在Python中，isin()函数的相反函数不是isnotin()，而是通过在前面加上~来实现。具体来说，可以使用~data\['column'\].isin(values)来获取不在values中的数据。\[1\]在给定的例子中，通过data1\[~data\['a'\].isin(data2\['a'\])\]可以得到表1中不在表2中的数据。\[2\]需要注意的是，当使用isin()函数时，values参数必须与索引或列匹配，否则会出现错误。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [isin函数及其反函数](https://blog.csdn.net/weixin_43734080/article/details/128361326)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python pandas.DataFrame.isin函数方法的使用](https://blog.csdn.net/weixin_39626690/article/details/110758929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python like用法

在 Python 中，`like` 关键字不是内置的关键字，所以你不能直接使用 `like` 来进行模糊匹配。相反，你可以使用正则表达式或者字符串方法来实现类似的功能。

如果你想在字符串中进行模糊匹配，可以使用 `re` 模块来进行正则表达式匹配。下面是一个示例：

import re

text = "Hello, world!"

# 使用正则表达式进行模糊匹配
pattern = r"Hello.*"
match = re.match(pattern, text)

if match:
    print("匹配成功！")
else:
    print("匹配失败！")

上面的代码中，我们使用正则表达式 `Hello.*` 进行模糊匹配，表示匹配以 "Hello" 开头并且后面可以是任意字符（包括空字符）的字符串。

另外，如果你只是想简单地检查一个字符串是否包含某个子串，你可以使用字符串的 `in` 关键字来进行判断。例如：

text = "Hello, world!"

# 检查字符串是否包含子串
if "Hello" in text:
    print("包含子串！")
else:
    print("不包含子串！")

上面的代码将输出 "包含子串！"，因为字符串 "Hello, world!" 中包含子串 "Hello"。希望这些例子能够帮助你理解如何在 Python 中实现类似的功能。