Какие типы данных есть в python
Перейти к содержимому

Какие типы данных есть в python

  • автор:

Типы данных в Python

Python 3 логотип

Ключевое слово null обычно используется во многих языках программирования, таких как Java, C++, C# и JavaScript. Это значение, которое присваивается переменной.

Концепция ключевого слова null в том, что она дает переменной нейтральное или «нулевое» поведение.

А что же в Python?

Числа: целые, вещественные, комплексные

Числа в Python 3: целые, вещественные, комплексные. Работа с числами и операции над ними.

Исключения в python. Конструкция try — except для обработки исключений

Исключения (exceptions) — ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.

Байты (bytes и bytearray)

Байтовые строки в Python — что это такое и с чем это едят? Байтовые строки очень похожи на обычные строки, но с некоторыми отличиями. Попробуем выяснить, с какими.

Файлы. Работа с файлами.

В данной статье мы рассмотрим встроенные средства python для работы с файлами: открытие / закрытие, чтение и запись.

Множества (set и frozenset)

Доброго времени суток! Сегодня я расскажу о работе с множествами в python, операциях над ними и покажу примеры их применения.

Функции и их аргументы

В этой статье я планирую рассказать о функциях, именных и анонимных, инструкциях def, return и lambda, обязательных и необязательных аргументах функции, функциях с произвольным числом аргументов.

Кортежи (tuple)

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как кортежи (tuple) и о том, где они применяются.

Словари (dict) и работа с ними. Методы словарей

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как словари, о работе со словарями, операциях над ними, методах, о генераторах словарей.

Списки (list). Функции и методы списков

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как списки, операциях над ними и методах, о генераторах списков и о применении списков.

  • Книги о Python
  • GUI (графический интерфейс пользователя)
  • Курсы Python
  • Модули
  • Новости мира Python
  • NumPy
  • Обработка данных
  • Основы программирования
  • Примеры программ
  • Типы данных в Python
  • Видео
  • Python для Web
  • Работа для Python-программистов
  • Сделай свой вклад в развитие сайта!
  • Самоучитель Python
  • Карта сайта
  • Отзывы на книги по Python
  • Реклама на сайте

Типы данных в Python: какие они бывают и как их различать

Виртуальное окружение в разработке на языке Python

Моё мнение про Python

Операторы в Python: какие они бывают, как работают и где используются

Основные аспекты изучения Python

В Python типы данных — это категории, которые определяют характеристики и поведение значений, использованных в программе. Python поддерживает различные типы данных, каждый из которых представляет определенный вид информации.

Базовые типы данных в Python

В Python существует несколько базовых типов данных, которые являются основой для работы с информацией в программе. Вот обзор основных типов данных в Python с примерами использования каждого из них.

Числовые типы данных

— `int` (integer) — целые числа.

```python age = 25 count = 100 ```

— `float` (floating-point) — числа с плавающей точкой.

```python pi = 3.14 temperature = 98.6 ```

Строковый тип данных

— `str` (string) — последовательность символов, заключенных в кавычки.

```python name = "Alice" message = 'Привет, мир!' ```

Логический тип данных

— `bool` (boolean) — логические значения `True` (истина) и `False` (ложь).

```python is_student = True is_adult = False ```

Списки

— `list` — упорядоченная изменяемая коллекция элементов, которые могут быть разных типов.

```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] fruits = ['яблоко', 'банан', 'груша'] ```

Кортежи

— `tuple` — упорядоченная неизменяемая коллекция элементов, которые могут быть разных типов.

```python coordinates = (10, 20) rgb_color = (255, 0, 0) ```

— `dict` (dictionary) — неупорядоченная коллекция пар ключ-значение, позволяющая быстро находить значение по ключу.

```python person = grades = ```

Множества

— `set` — неупорядоченная коллекция уникальных элементов.

```python colors = fruits_set = set(['яблоко', 'банан', 'груша']) ```

Каждый из этих базовых типов данных имеет свои особенности и применение в программировании. От выбора правильного типа данных зависит эффективность и функциональность вашего кода.

�� Готовы устроиться на высокооплачиваемую работу программиста?��

��Стартуйте с Python Start — онлайн курс от Foxminded, который откроет двери в мир Python.

Числовые типы данных в Python

В Python существуют два основных числовых типа данных: `int` (целые числа) и `float` (числа с плавающей точкой). Оба типа представляют числовые значения, но имеют некоторые отличия в своих свойствах и использовании.

`int` (целые числа)

— `int` представляет целые числа без дробной части.

— Примеры: 1, -5, 1000, 0.

— Целые числа могут быть положительными, отрицательными или нулем.

— `int` не имеет ограничения по размеру и может представлять целые числа произвольной длины.

Примеры использования `int`:

```python age = 25 quantity = 100 ```

`float` (числа с плавающей точкой)

— `float` представляет числа с плавающей точкой, т.е. числа с дробной частью.

— Примеры: 3.14, -0.5, 2.0, 1.23e-5 (научная нотация).

— `float` используется для представления вещественных чисел и результатов арифметических операций, в которых присутствует дробная часть.

Примеры использования `float`:

```python pi = 3.14 temperature = 98.6 ```

Общие операции с числовыми типами данных

1. Арифметические операции: `+` (сложение), `-` (вычитание), `*` (умножение), `/` (деление), `**` (возведение в степень).

```python a = 10 b = 3 result_sum = a + b # 13 result_sub = a — b # 7 result_mul = a * b # 30 result_div = a / b # 3.33333. result_power = a ** b # 1000 ```

2. Преобразование типов.

— Иногда может потребоваться преобразовать числовой тип данных из `int` в `float` или наоборот.

```python x = 5 y = 2.5 int_x = int(y) # 2 float_y = float(x) # 5.0 ```

3. Округление чисел.

— В Python есть функции `round()` и `int()` для округления чисел.

```python number = 3.6 rounded_number = round(number) # 4 integer_part = int(number) # 3 ```

Числовые типы данных в Python используются для выполнения математических операций, хранения количественной информации и представления результатов вычислений. Они играют важную роль в программировании и широко применяются в различных задачах, таких как вычисления, статистика, финансы, и многое другое.

Неизменяемые типы данных в Python

В Python неизменяемые типы данных — это типы данных, значения которых нельзя изменить после их создания. Когда переменной присваивается значение неизменяемого типа данных, нельзя изменить это значение напрямую. Вместо этого, если необходимо изменить значение, создается новый объект с новым значением.

Вот некоторые из основных неизменяемых типов данных в Python:

Числовые типы данных (`int`, `float`)

— Числовые типы данных в Python являются неизменяемыми. После создания переменной с числовым значением, это значение нельзя изменить.

```python x = 5 y = 3.14 x = 10 # Правильно: создается новый объект с новым значением y = y + 1 # Правильно: создается новый объект с новым значением ```

Строковый тип данных (`str`)

— Строки в Python также являются неизменяемыми. Когда создается строковая переменная, нельзя изменить ее символы напрямую.

```python message = "Привет" # Неправильно: нельзя изменить символы в строке message[0] = "п" # Правильно: создается новый объект с новым значением new_message = "п" + message[1:] ```

Кортежи (`tuple`)

— Кортежи являются неизменяемыми коллекциями элементов. После создания кортежа его элементы не могут быть изменены.

```python coordinates = (10, 20) # Неправильно: нельзя изменить элементы кортежа coordinates[0] = 5 # Правильно: создается новый кортеж с новыми значениями new_coordinates = (5, coordinates[1]) ```

Неизменяемые типы данных обеспечивают безопасность и предсказуемость программы, так как они не могут быть случайно изменены в процессе выполнения кода. Это также позволяет использовать неизменяемые объекты в качестве ключей словарей и элементов множеств, так как их значения остаются постоянными.

Примитивные типы данных в Python

В Python термин «примитивные типы данных» обычно не используется, как, например, в языках программирования C или Java. Вместо этого, в Python используются базовые (или встроенные) типы данных, которые представляют основные категории информации, с которыми можно работать в программе. Вот основные базовые типы данных в Python и их роли в программировании:

Числовые типы данных (`int`, `float`)

  • `int` представляет целые числа без дробной части, а `float` представляет числа с плавающей точкой (с дробной частью).
  • Числовые типы данных используются для выполнения математических операций, хранения количественной информации и представления результатов вычислений.

Строковый тип данных (`str`)

  • `str` представляет последовательность символов, заключенных в кавычки.
  • Строковые типы данных используются для работы с текстовой информацией, отображения сообщений пользователю, обработки данных и многого другого.

Логический тип данных (`bool`)

Примитивные типы данных в Python

  • `bool` представляет логические значения `True` (истина) и `False` (ложь).
  • Логические типы данных используются для выполнения условных операций и принятия решений в программе.

Похожие материалы

Виртуальное окружение в разработке на языке Python

Моё мнение про Python

Операторы в Python: какие они бывают, как работают и где используются

Основные аспекты изучения Python

Какие основные встроенные типы данных представлены в Python?

В Python есть несколько встроенных типов данных, включая int (целые числа), float (вещественные числа), str (строки), list (списки), tuple (кортежи) и dict (словари).

Что такое изменяемые и неизменяемые типы данных?

Изменяемые типы данных (например, списки и словари) можно модифицировать после их создания, в то время как неизменяемые (например, строки и кортежи) — нет.

Как преобразовать строку в число и наоборот?

Для преобразования строки в число используйте функции int() или float(), а для преобразования числа в строку — str().

Что такое кортежи и как они отличаются от списков?

Кортежи — это неизменяемые последовательности. Основное отличие от списков заключается в том, что кортежи неизменяемы, а списки — изменяемы.

Как проверить тип переменной в Python?

Вы можете использовать встроенную функцию type().

Что такое динамическая типизация в Python?

Это значит, что тип переменной определяется во время выполнения, а не во время компиляции. Вы можете присвоить переменной значение одного типа, а затем присвоить ей значение другого типа.

Типы данных в Python – особенности разработки

Что такое? Типы данных в Python, как и в любом другом языке программирования, играют важную роль, и их понимание является ключом к написанию эффективного кода. Речь идет про классы и экземпляры (объекты) этих классов.

Какие существуют? В Python есть разные типы данных, каждый из которых обладает своими уникальными характеристиками и возможностями использования. Самые ходовые – числа, списки, кортежи, словари, строки, множества.

В статье рассказывается:

  1. Что такое типы данных в Python
  2. Модель данных
  3. Числа
  4. Списки
  5. Кортежи
  6. Словари
  7. Строки
  8. Множества
  9. Что важно запомнить про типы данных Python

Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.
Бесплатно от Geekbrains

Что такое типы данных в Python

Типом данных называют большое количество значений и комплекс операций, которые можно использовать на этих значениях. В языке программирования Python к ним относятся числа, строки, списки, словари, кортежи, множества и логический тип данных. Типы данных в Python можно разделить на:

  • изменяемые (множества, списки, словари);
  • неизменяемые (кортежи, строки, числа);
  • упорядоченные (списки, строки, кортежи, словари);
  • неупорядоченные (множества).

Python отличается от других языков своей типизацией – у него она неявная, сильная и динамическая. О чём это говорит? Неявная типизация означает, что нет необходимости при объявлении переменной определять конкретный тип данных, к которому она принадлежит, как это делается, к примеру, в языке С++.

Процесс объявления переменной в Python очень простой:

Узнай, какие ИТ — профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес
Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов - исполнительный директор Geekbrains

Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно
Уже скачали 26493

Динамическая типизация говорит о том, что ошибки будут выявляться во время разработки программы. В языках программирования, у которых статическая типизация, поиск недочётов происходит во время компиляции. К примеру, в языке Python можно присоединить к одной переменной сначала объект одного типа данных, а потом другого:

Сильная (иначе строгая) типизация говорит о том, что в Python нельзя смешивать типы данных. Если переменная была определена как число, то сложить её со строкой не получится:

Благодаря этому повышается надёжность кода, потому что приходится явно преобразовывать число к строке:

Модель данных

До того, как разобраться с конкретными типами данных, немного поговорим о том, что значит модель данных, как образуются объекты в памяти, о работе процесса присваивания (=).

Для объявления переменной в Python, надо обозначить её имя, разместить знак присваивания (=) и ввести значение, которое сохранится в переменной.

Переменная под именем «а» получила число 10. Целочисленное значение 10 представляет собой объект, как всё в языке Python (числа, строки, списки и прочее). Объект – это абстракция данных. Под данными подразумеваются не только объекты, но и отношения между ними. В объект входит три компонента: тип, идентификатор и значение.

Во время создания переменной на уровне интерпретатора формируется целочисленный объект 10, который откладывается где-то в памяти. У этого объекта есть идентификатор, значение 10 и целочисленный тип. Через оператора присваивания (=) генерируется ссылка между переменной a и объектом 10, целочисленного типа.

Название переменной обязательно должно отличаться от ключевых слов Python. Для проверки можно использовать способ iskeyword() из модуля keyword.

Приведём ещё один пример, чтобы лучше разобраться в операции присвоения в Python:

Здесь используется функцию id для определения идентификатора, с которым связана переменная. Не стоит опираться на конкретные значения, потому что у вас они получатся не такими. Отметим также, что после присвоения изменился идентификатор, на который ссылается переменная.

Основы Python: полный список типов данных

Типы данных используются в Python для определения типа переменной. В этом материале мы перечислим все типы данных и обсудим функциональность каждого из них.

Типы данных Python

В Python существуют разные типы данных. К основным типам относятся:

  • Числовые данные: int, float, complex (целые числа, числа с плавающей точкой, комплексные числа)
  • Строковые: str (строки)
  • Последовательные: list, tuple, range (список, кортеж, диапазон)
  • Бинарные типы: bytes, bytearray, memoryview (байты, массивы байтов, представление памяти)
  • Ассоциативные данные: dict (словари)
  • Логический тип: bool (булевый тип)
  • Множественные: set, frozenset (множество, замороженное множество)

1: Числовой тип данных Python

Числовой тип в Python используется для хранения числовых значений, таких как;

  • int – целые числа неограниченной длины.
  • long —длинные целые числа (существует в Python 2.x, устарел в Python 3.x).
  • float — содержит числа с плавающей точкой (точность до 15 знаков после запятой).
  • complex – содержит комплексные числа.

Объявляя переменную в Python, объявлять тип данных, как в C или C++, не нужно. Можно просто присвоить значения переменной. Чтобы увидеть, какой тип числового значения содержится в переменной, мы можем использовать функцию type():

#create a variable with integer value. a=100 print("The type of variable having value", a, " is ", type(a)) #create a variable with float value. b=10.2345 print("The type of variable having value", b, " is ", type(b)) #create a variable with complex value. c=100+3j print("The type of variable having value", c, " is ", type(c))

Если вы запустите приведенный выше код, вы получите такой результат:

2: Строковый тип данных Python

Строка представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Как правило, строки объявляются либо одинарными, либо двойными кавычками.

a = "string in a double quote" b= 'string in a single quote' print(a) print(b) # using ',' to concatenate the two or several strings print(a,"concatenated with",b) #using '+' to concate the two or several strings print(a+" concated with "+b)

Данный код выдаст такой результат:

3: Списки в Python

Список — универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле он представляет то же самое, что и массивы в C/C++. Однако в Python у списков есть интересная особенность, она заключается в том, что список может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность данных, записанных с помощью квадратных скобок ([]) и запятых (,).

#list of having only integers a= [1,2,3,4,5,6] print(a) #list of having only strings b=["hello","john","reese"] print(b) #list of having both integers and strings c= ["hey","you",1,2,3,"go"] print(c) #index are 0 based. this will print a single character print(c[1]) #this will print "you" in list c

Этот код вернет вам следующий вывод:

4: Кортежи Python

Кортеж — еще один тип, представляющий собой последовательность данных, похожую на список. Однако кортежи являются неизменяемым типом данных. Это означает, что данные в кортеже защищены от записи и их нельзя редактировать. Кортежи записываются с помощью круглых скобок и запятых.

#tuple having only integer type of data. a=(1,2,3,4) print(a) #prints the whole tuple #tuple having multiple type of data. b=("hello", 1,2,3,"go") print(b) #prints the whole tuple #index of tuples are also 0 based. print(b[4]) #this prints a single element in a tuple, in this case "go"

Данный кортеж выведет следующий результат:

5: Словари в Python

Словарь Python — это неупорядоченная последовательность данных, хранящихся в форме пар «ключ-значение». Данный тип похож на хеш-таблицы. Словари записываются внутри фигурных скобок в форме ключ:значение. Они позволяют хранить большие объемы данных и предлагают оптимизированный способ для их извлечения.

#a sample dictionary variable a = #print value having key=1 print(a[1]) #print value having key=2 print(a[2]) #print value having key="age" print(a["age"])

Если запустить этот код, вы получите такой результат:

Заключение

Итак, на сегодня все о типах данных Python. Попробуйте запустить все приведенные выше примеры кода, если не сделали этого раньше. Больше информации о типах данных вы найдете в документации Python.

Примечание: Попробуйте не копировать код из примеров, а переписывать его самостоятельно.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *