какие типы данных есть в питоне

Введение в Python

Поиск

Новое на сайте

Типы данных в Python

Переменные в Python:

Переменная в языке программирования это название для зарезервированного места в памяти компьютера, предназначенное для хранения значений. Это означает, что когда вы создаете переменную, вы на самом деле резервируете определенное место в памяти компьютера.

Основываясь на типе данных переменной, интерпретатор выделяет необходимое количество памяти и решает, что может находится в зарезервированной области памяти.

Для понимания, можете думать о переменной как о коробке, в которую можно положить любую вещь, но только определенного размера. Размер в данном примере будет типом переменной. Это не совсем верное определение, но оно дает общее представление о картине в целом.

Присвоение значения переменной:

В Python вам не нужно объявлять тип переменной вручную (как, например в С++). Объявление происходит автоматически (это называется динамическая типизация), когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства ( = ) используется для присвоения значения переменной.

При выполнении, данный код выведет:

Множественное присвоение значений:

В Python возможно присваивать одно значение нескольким переменным сразу. Например:

В данном создается объект со значением 1, и все 3 переменные указывают на область в памяти, в которой он находится.

Встроенные типы данных в Python:

К стандартным типам данных в Python относят:

Числовой тип данных в Python:

Числовой тип данных в Python предназначен для хранения числовых значений. Это неизменяемый тип данных, что означает, что изменение значения числового типа данных приведет к созданию нового объекта в памяти (и удалению старого)

Числовые объекты создаются, когда вы присваиваете им значение. Например:

Также вы можете удалять числовой объект при помощи ключевого слова del. Синтаксис команды del следующий:

В Python есть четыре вида числового типа данных:

Примеры видов числового типа данных:

Строки в Python:

Оператор плюс ( + ) для строк соединяет две строки в одну, звездочка ( * ) оператор повторения. Например:

В результате вы увидите следующее

Списки в Python:

Списки, пожалуй, самый универсальный составной тип данных в Python. Список состоит из элементов, разделенных запятыми, находящихся между квадратными скобками ( [ ] ). В определенной мере, списки подобны массивам в C. Единственной разницей является то, что элементы одного списка могут иметь разные типы данных.

В результате вы увидите :

Кортежи в Python:

Кортеж это еще один составной тип данных, похожий на список. Кортеж состоит из ряда значений, разделенных запятыми, заключенными в круглые скобки ( ( ) ). Основным различием между списками и кортежами является то, что элементы кортежей не могут быть изменены. То есть, кортежи можно рассматривать как списки доступные только для чтения.

Если у вас нет необходимости изменять элементы списка, то для экономии места в памяти лучше использовать тип данных кортеж.

В результате вы получите:

При этом, следующие действия доступны для списков и недоступны для кортежей:

Словари в Python:

Пары ключ, значение словаря заключаются в фигурные скобки ( < >). Есть несколько способов создания словарей:

Данный код выведет следующее:

Обратите внимание, что ключи и значения выводятся не в том порядке, в котором мы их задавали.

Сеты в Python:

Сет в Python это еще один изменяемый, коллекционный тип данных, отличительной чертой которого является то, что он хранит только уникальные значания.

Создать сеты можно следующими способами:

Преобразование типов данных:

Иногда может возникнуть необходимость преобразовать один тип данных в другой. Для этого существуют специальные встроенные функции Python. Вот некоторые из них:

Источник

Основные типы данных в Python для начинающих

Авторизуйтесь

Основные типы данных в Python для начинающих

Каждое значение в Python имеет тип. Поскольку всё в Python — объекты, типы являются классами, а значения — экземплярами (объектами) этих классов.

Прим. перев. В Python 2 типы и классы — разные понятия, в то время как в Python 3 это одно и то же.

В Python есть разные типы, давайте рассмотрим самые основные.

Числа

Целые числа могут быть любой длины, они ограничиваются лишь доступной памятью.

27–28 ноября, Москва, Беcплатно

Числа с плавающей запятой имеют ограниченную точность. Визуально разницу между целым числом и числом с плавающей запятой можно заметить в консоли по наличию точки: 1 — целое число, 1.0 — с плавающей запятой.

Обратите внимание, что значение переменной b было усечено.

Списки

Список представляет собой упорядоченную последовательность элементов. Он очень гибкий и является одним из самых используемых типов в Python. Элементы списка не обязательно должны быть одного типа.

Объявить список довольно просто. Внутрь квадратных скобок помещаются элементы списка, разделённые запятой:

Мы можем использовать оператор [] для извлечения элемента (такая операция называется «доступ по индексу») или диапазона элементов (такая операция назвается «извлечение среза») из списка. В Python индексация начинается с нуля:

Списки являются изменяемым типом, т.е. значения его элементов можно изменить:

Кортежи

Так же как и список, кортеж (tuple) является упорядоченной последовательностью элементов. Вся разница заключается в том, что кортежи неизменяемы.

Кортежи используются для защиты данных от перезаписи и обычно работают быстрее, чем списки, т.к. их нельзя изменять.

Для создания кортежа нужно поместить внутрь круглых скобок элементы, разделённые запятой:

Мы можем использовать оператор извлечения среза [] для извлечения элементов, но мы не можем менять их значения:

Строки

Строка представляет собой последовательность символов. Мы можем использовать одинарные или двойные кавычки для создания строки. Многострочные строки можно обозначить тройными кавычками, »’ или «»» :

Как и в случае со списками и кортежами, мы можем использовать оператор [] и со строками. Стоит отметить, что строки в Python относятся к категории неизменяемых последовательностей, то есть все функции и методы могут лишь создавать новую строку.

Множества

Множество является неупорядоченной уникализированной последовательностью. Объявляется множество с помощью элементов, разделённых запятой, внутри фигурных скобок:

Над множествами можно выполнять такие операции, как объединение и пересечение. Т.к. элементы в множестве должны быть уникальны, они автоматически удаляют дубликаты:

Поскольку множество является неупорядоченной последовательностью, оператор извлечения среза здесь не работает:

Словари

Словари — неупорядоченные наборы пар ключ-значение.

Словарь объявляется парами элементов в форме ключ:значение, заключенными в фигурные скобки:

Значение может быть любого типа, а вот ключ — только неизменяемого.

Мы используем ключ, чтобы получить соответствующее ему значение. Но не наоборот:

Преобразование типов данных

При преобразовании числа с плавающей запятой в целое будет утеряна часть после запятой:

Для преобразования из/в строку должны использоваться совместимые значения:

Можно даже преобразовывать одну последовательность в другую:

Для преобразования в словарь каждый элемент последовательности должен быть парой:

Интересуетесь Python? Тогда взгляните на нашу подборку книг для программистов любого уровня.

Источник

Типы данных в Python подробно

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

Какие существуют типы данных в Python?

В Python есть разные типы данных. Вот некоторые встроенные в Python:

1. Числовой тип данных

Числовой тип данных Python используется для хранения числовых значений, например;

В Python нам не нужно определять тип данных при объявлении переменной, такой как C или C ++. Мы можем просто присвоить значения переменной. Но если мы хотим увидеть, какой тип числового значения он содержит прямо сейчас, мы можем использовать type(), например:

Если вы запустите приведенный выше код, вы увидите результат, как на изображении ниже.

2. Тип данных String

Строка представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.

Приведенный выше код производит вывод, как на картинке ниже:

3. Списка

Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).

Приведенный выше код будет производить такой вывод:

4. Кортеж

Кортеж – это еще один тип данных, который представляет собой последовательность данных, подобную списку. Это означает, что данные в кортеже защищены от записи. Данные в кортеже записываются с использованием скобок и запятых.

Результат этого приведенного выше примера кода кортежа типа данных будет таким, как на изображении ниже.

5. Словарь

Словарь Python – это неупорядоченная последовательность данных в виде пары ключ-значение. Он похож на тип хеш-таблицы. Словари заключаются в фигурные скобки в виде key:value. Очень полезно получать данные оптимизированным способом среди большого количества данных.

Если вы запустите этот пример кода, результат будет таким, как на изображении ниже.

Источник

Основные типы данных Python – что нужно знать

Переменные могут содержать значения, и каждое значение имеет тип данных. Python – это язык с динамической типизацией; следовательно, нам не нужно определять тип переменной при ее объявлении. Интерпретатор неявно связывает значение с его типом.

Переменная a содержит целочисленное значение 5, и мы не определили ее тип. Интерпретатор Python автоматически трактует переменные a как целочисленный тип.

Python позволяет нам проверить тип переменной, используемой в программе, предоставляя функцию type(), которая возвращает тип переданной переменной.

Рассмотрим следующий пример, чтобы определить значения различных типов данных Python и проверить их.

Стандартные типы данных

Переменная может содержать разные типы значений. Например, имя человека должно храниться в виде строки, а его идентификатор – в виде целого числа.

Python предоставляет различные стандартные типы данных, которые определяют метод хранения для каждого из них. Типы данных, определенные в Python, приведены ниже:

Мы подробно обсудим каждый из них в этом уроке.

Числа

Число хранит числовые значения. Целочисленные, плавающие и комплексные значения относятся к типу данных Python Numbers. Python предоставляет функцию type(), чтобы узнать тип данных переменной. Точно так же функция isinstance() используется для проверки принадлежности объекта к определенному классу.

Python создает объекты Number, когда номер присваивается переменной. Например:

Python поддерживает три типа числовых данных.

Последовательности

Строка

Строку можно определить как последовательность символов, представленных в кавычках. В Python мы можем использовать одинарные, двойные или тройные кавычки для определения строки.

Обработка строк в Python – простая задача, поскольку Python предоставляет встроенные функции и операторы для выполнения операций со строкой.

В случае обработки строк оператор + используется для объединения двух строк, поскольку операция «hello» + «python» возвращает «hello python».

Оператор * известен как оператор повторения, так как операция «Python» * 2 возвращает «Python Python».

В следующем примере показана строка в Python.

Список

Списки Python похожи на массивы в С++. Однако список может содержать данные разных типов. Элементы, хранящиеся в списке, разделяются запятой(,) и заключаются в квадратные скобки [].

Мы можем использовать операторы slice [:] для доступа к данным списка. Операторы конкатенации(+) и повторения(*) работают со списком так же, как они работали со строками.

Рассмотрим следующий пример.

Кортеж

Кортеж во многом похож на список. Как и списки, кортежи также содержат коллекцию элементов данных разных типов. Элементы кортежа разделяются запятой(,) и заключаются в круглые скобки().

Кортеж – это структура данных, доступная только для чтения, поскольку мы не можем изменять размер и значение элементов кортежа.

Давайте посмотрим на простой пример кортежа.

Словарь

Словарь – это неупорядоченный набор пары элементов “ключ-значение”. Это похоже на ассоциативный массив или хеш-таблицу, где каждый ключ хранит определенное значение. Ключ может содержать любой примитивный тип данных, тогда как значение – это произвольный объект Python.

Элементы в словаре разделяются запятой(,) и заключаются в фигурные скобки <>.

Рассмотрим следующий пример.

Логический тип данных

Тип Boolean предоставляет два встроенных значения: True и False. Эти значения используются для определения истинности или ложности данного утверждения. Обозначается классом bool. Истина может быть представлена любым ненулевым значением или ‘T’, тогда как ложь может быть представлена 0 или ‘F’. Рассмотрим следующий пример.

Набор

Python Set – это неупорядоченный набор типов данных. Он повторяемый, изменяемый(может изменяться после создания) и имеет уникальные элементы. В наборе порядок элементов не определен; он может вернуть измененную последовательность элемента. Набор создается с помощью встроенной функции set() или последовательность элементов передается в фигурных скобках и разделяется запятой. Он может содержать различные типы значений. Рассмотрим следующий пример.

Источник

Список типов данных в Python

Н ачнём с того, что все данные в Python являются объектами. Они могут создаваться нами вручную, либо быть изначально встроенными на уровне языка. Объект можно охарактеризовать, как особую область памяти, где хранятся некоторые значения и определённые для этих значений операции.

Проиллюстрировать фундаментальность объектов в разрезе Питона можно, приведя пример общего вида программы на этом языке. Итак:

Ну и вполне закономерно, что объекты можно классифицировать по их типам.

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python — язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

a = 1 print(type(a)) a = ‘one’ print(type(a)) a = <1: 'one'>print(type(a))

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

💭 Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

👍 К плюсам динамической типизации можно отнести:

# список, элементами которого являются строка, целое число и кортеж variety_list = [‘String’, 42, (5,25)]

🙁 К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

Разница между атомарными и структурными типы данных

По одной из классификаций все типы данных в Python делятся на атомарные и ссылочные.

Разница между этими двумя группами уходит глубоко в корни языка. Вкратце:

Атомарные объекты, при их присваивании, передаются по значению, а ссылочные — по ссылке

# пример присваивания атомарного объекта atom = 3 btom = atom atom = 2 print(atom) > 2 print(btom) > 3

Из результатов видно, что переменной btom было присвоено именно значение, содержащееся в atom, а не ссылка, указывающая на область памяти.

Посмотрим, как это работает для структурных типов:

# пример присваивания ссылочного объекта link = [‘Ipona’, ‘Master Sword’] alin = link link[0] = ‘Zelda’ print(link) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’] print(alin) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’]

Поскольку списки — это ссылочные объекты, то вполне закономерно, что после присваивания переменной link переменной alin передалась именно ссылка на объект list-а и, при печати, на экран были выведены две одинаковые надписи.

Собственно, в этом и вся разница.

Числовые типы

«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.

int (целое число)

Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.

Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также int применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.

float (число с плавающей точкой)

Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:

print(0.3 + 0.3 + 0.3) > 0.8999999999999999 print(0.3 * 3 == 0.9) > False

В плане записи, float ничем не отличаются от int :

# примеры вещественных чисел zero = 0.0 pi = 3.14 e = 2.71

В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без float никуда.

complex (комплексное число)

Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.

В Python комплексные числа задаются с помощью функции complex() :

# пример комплексного числа z = complex(1, 2) print(z) > (1+2j) # вещественная часть print(z.real) > 1.0 # мнимая часть print(z.imag) > 2.0 # сопряженное комплексное число print(z.conjugate()) > (1-2j)

Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:

z1 = complex(4, 5) z2 = complex(100, 200) print(z1 > z2) > Traceback (most recent call last): print(z1> z2) TypeError: ‘>’ not supported between instances of ‘complex’ and ‘complex’

Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.

Источник