Авторы

  • ASLONOV QODIR ZIYODULLAYEVICH
    Osiyo xalqaro universiteti

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.iqro.83229

Ключевые слова:

Python satr string matn metod formatlash kesish indekslash

Аннотация

Ushbu maqolada Python dasturlash tilida satrli (matnli) ma’lumotlar bilan ishlash asoslari, amaliy imkoniyatlari va qo‘llaniladigan metodlar tahlil qilinadi. Matn ustida bajariladigan asosiy amallar, metodlar, misollar bilan yoritiladi va real hayotdagi qo‘llanilish sohalari ko‘rib chiqiladi.


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 15, issue 01, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

ASLONOV QODIR ZIYODULLAYEVICH

Osiyo xalqaro universiteti

PYTHON DASTURLASH TILIDA SATRLI MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH

Anotatsiya:

Ushbu maqolada Python dasturlash tilida satrli (matnli) ma’lumotlar bilan ishlash

asoslari, amaliy imkoniyatlari va qo‘llaniladigan metodlar tahlil qilinadi. Matn ustida

bajariladigan asosiy amallar, metodlar, misollar bilan yoritiladi va real hayotdagi qo‘llanilish

sohalari ko‘rib chiqiladi.

Kalit so‘zlar:

Python, satr, string, matn, metod, formatlash, kesish, indekslash

Abstract:

This article analyzes the basics, practical possibilities, and methods of working with

string (text) data in the Python programming language. It covers the main operations, methods,

and examples performed on text, and discusses real-life applications.

Key words:

Python, line, string, text, method, formatting, truncation, indexing.

Kirish.

Hozirgi kunda dasturlash tillari orasida Python o‘zining sodda sintaksisi, kuchli

kutubxonalari va keng qo‘llanish doirasi bilan ajralib turadi. Aksariyat real hayotdagi dasturlarda

matnli (satrli) ma’lumotlar bilan ishlash muhim o‘rin tutadi. Foydalanuvchi nomlari, elektron

pochta manzillari, veb sahifalardagi ma’lumotlar, fayl nomlari va boshqa ko‘plab axborotlar

matn ko‘rinishida saqlanadi.

Asosiy qism

1. Python’da satr (string) tushunchasi.

Python dasturlash tilida satr - bu belgilar ketma-

ketligidir. Ular qo‘shtirnoq (" ") yoki bir tirnoq (' ') ichida yoziladi:

satr1 = "Salom"

satr2 = 'Dasturlash'

2. Satrlarni indekslash va kesish.

Har bir belgining o‘z tartib raqami - indeksi bo‘ladi.

Indekslar 0 dan boshlanadi:

s = "Python"

print(s[0]) # 'P'

print(s[-1]) # 'n'

Kesish (slicing) orqali satrning bir qismini olish mumkin:

print(s[0:3]) # 'Pyt'

print(s[2:]) # 'thon'

3. Satr metodlari.

Python satrlar bilan ishlash uchun ko‘plab ichki metodlarni taqdim etadi:


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 15, issue 01, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

lower() – barcha harflarni kichik harfga o‘zgartiradi

upper() – barcha harflarni katta harfga o‘zgartiradi

strip() – bo‘sh joylarni olib tashlaydi

replace(old, new) – satrdagi so‘z yoki belgini almashtiradi

find(sub) – so‘zning indeksini topadi

split(sep) – satrni bo‘lib ro‘yxat (list) hosil qiladi

Misollar:

s = " Hello Python "

print(s.strip())

# "Hello Python"

print(s.lower())

# " hello python "

print(s.replace("Python", "World")) # " Hello World "

4. Formatlash usullari.

Matnli ma’lumotlarni ko‘rsatishda formatlash muhim ahamiyatga ega.

Python’da bir nechta formatlash usullari mavjud:

f-string:

ism = "Ali"

print(f"Salom, {ism}!") # Salom, Ali!

format() metodi:

print("Salom, {}!".format("Vali"))

5. Amaliy qo‘llanish.

Satrlar bilan ishlash veb dasturlash, chatbot yaratish, fayl nomlarini tahlil

qilish, foydalanuvchi ma’lumotlarini filtrlash, tilni avtomatik aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash

(NLP) kabi sohalarda keng qo‘llaniladi.

Xulosa.

Python dasturlash tilida satrli ma’lumotlarni qayta ishlash imkoniyatlari kengdir. Matn

bilan ishlash uchun taqdim etilgan funksiyalar va metodlar dasturchilarga matnlarni tahlil qilish,

o‘zgartirish va optimallashtirish imkonini beradi. Bu esa Python’ni ma’lumotlarni qayta ishlash

sohasida kuchli vositaga aylantiradi.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. Baker, J. (2018). Data Science with Python and Pandas. Packt Publishing.

2. Beck, A. (2020). Mastering Pandas for Data Science. Packt Publishing.

3. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

4. Chacon, S., & Straub, B. (2014). Pro Git. Apress.

Библиографические ссылки

Baker, J. (2018). Data Science with Python and Pandas. Packt Publishing.

Beck, A. (2020). Mastering Pandas for Data Science. Packt Publishing.

Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

Chacon, S., & Straub, B. (2014). Pro Git. Apress.