какие типы данных есть в python

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

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

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

Python. Урок 3. Типы и модель данных

В данном уроке разберем как Python работает с переменными и определим какие типы данных можно использовать в рамках этого языка. Подробно рассмотрим модель данных Python, а также механизмы создания и изменения значения переменных.

Немного о типизации языков программирования

Если достаточно формально подходить к вопросу о типизации языка Python, то можно сказать, что он относится к языкам с неявной сильной динамической типизацией.

Неявная типизация означает, что при объявлении переменной вам не нужно указывать её тип, при явной – это делать необходимо. В качестве примера языков с явной типизацией можно привести Java, C++. Вот как будет выглядеть объявление целочисленной переменной в Java и Python.

Также языки бывают с динамической и статической типизацией. В первом случае тип переменной определяется непосредственно при выполнении программы, во втором – на этапе компиляции (о компиляции и интерпретации кратко рассказано в уроке 2). Как уже было сказано Python – это динамически типизированный язык, такие языки как С, C#, Java – статически типизированные.

Сильная типизация не позволяет производить операции в выражениях с данными различных типов, слабая – позволяет. В языках с сильной типизацией вы не можете складывать например строки и числа, нужно все приводить к одному типу. К первой группе можно отнести Python, Java, ко второй – С и С++.

Типы данных в Python

В Python типы данных можно разделить на встроенные в интерпретатор (built-in) и не встроенные, которые можно использовать при импортировании соответствующих модулей.

К основным встроенным типам относятся:

Модель данных

Рассмотрим как создаются объекты в памяти, их устройство, процесс объявления новых переменных и работу операции присваивания.

Для того, чтобы объявить и сразу инициализировать переменную необходимо написать её имя, потом поставить знак равенства и значение, с которым эта переменная будет создана. Например строка:

объявляет переменную b и присваивает ей значение 5.

Целочисленное значение 5 в рамках языка Python по сути своей является объектом. Объект, в данном случае – это абстракция для представления данных, данные – это числа, списки, строки и т.п. При этом, под данными следует понимать как непосредственно сами объекты, так и отношения между ними (об этом чуть позже). Каждый объект имеет три атрибута – это идентификатор, значение и тип. Идентификатор – это уникальный признак объекта, позволяющий отличать объекты друг от друга, а значение – непосредственно информация, хранящаяся в памяти, которой управляет интерпретатор.

При инициализации переменной, на уровне интерпретатора, происходит следующее:

Проверить является или нет идентификатор ключевым словом можно так:

Для того, чтобы посмотреть на объект с каким идентификатором ссылается данная переменная, можно использовать функцию id().

Как видно из примера, идентификатор – это некоторое целочисленное значение, посредством которого уникально адресуется объект. Изначально переменная a ссылается на объект 4 с идентификатором 1829984576, переменная b – на объект с id = 1829984592. После выполнения операции присваивания a = b, переменная a стала ссылаться на тот же объект, что и b.

Тип переменной можно определить с помощью функции type(). Пример использования приведен ниже.

Изменяемые и неизменяемые типы данных

В Python существуют изменяемые и неизменяемые типы.

К неизменяемым (immutable) типам относятся: целые числа (int), числа с плавающей точкой (float), комплексные числа (complex), логические переменные (bool), кортежи (tuple), строки (str) и неизменяемые множества (frozen set).

К изменяемым (mutable) типам относятся: списки (list), множества (set), словари (dict).

Как уже было сказано ранее, при создании переменной, вначале создается объект, который имеет уникальный идентификатор, тип и значение, после этого переменная может ссылаться на созданный объект.

Неизменяемость типа данных означает, что созданный объект больше не изменяется. Например, если мы объявим переменную k = 15, то будет создан объект со значением 15, типа int и идентификатором, который можно узнать с помощью функции id().

Объект с id = 1672501744 будет иметь значение 15 и изменить его уже нельзя.

Если тип данных изменяемый, то можно менять значение объекта. Например, создадим список [1, 2], а потом заменим второй элемент на 3.

Как видно, объект на который ссылается переменная a, был изменен. Это можно проиллюстрировать следующим рисунком.

В рассмотренном случае, в качестве данных списка, выступают не объекты, а отношения между объектами. Т.е. в переменной a хранятся ссылки на объекты содержащие числа 1 и 3, а не непосредственно сами эти числа.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Python. Урок 3. Типы и модель данных : 11 комментариев

У Вас в коде
>>> print “Python keywords: “, keyword.kwlist
не хватает круглых скобок:
>>> print(“Python keywords: “, keyword.kwlist)

создаем матрицу а=((0)*10)*10 делаем а(0)(0)=1, печатаем матрицу и видим что меняется первый элемент в каждой строке(не нашел квадратных скобок на телефоне, сорян). как это объяснить? что здесь объект а что ссылка?

Первый рисунок неверный, обведено b=4, а надо b=5

Немного не понял, а ссылается теперь на 3 но id одинаково, так почему же тогда это мутируемый вид данных?

Мутируемый – потому, что вы меняете содержимое, а переменная как ссылалась на определенную область памяти, помеченную так и продолжает на нее ссылаться. С числами (int, float) это не так, можете провести эксперимент!

Спасибо, Вам! Оставайтесь с нами, будет еще много интересного!

“Объект с будет иметь значение 15 и изменить его уже нельзя.”
Не совсем ясно что вы подразумеваете под невозможностью изменить обьект с данным id. Если, к примеру, присвоить переменной k = 7, то, как я понимаю, будет создан новый обьект с новым id, ссылающийся на 7, но что тогда будет с прежним обьектом с Будет ли, как в c#, активирован в определенный момент времени сборщик мусора так как на данный обьект нет ссылок или что-то другое?

Источник

Числа, строки и другие типы данных в Python

Из этого руководства вы узнаете о базовых встроенных типах данных Python: числовых, строковых и логических (булевых).

Целые числа

В Python 3 фактически нет предела длины целочисленного значения. Конечно, оно ограничено объемом доступной в системе памяти (как и любые другие типы данных), но в остальном — может быть таким длинным, как нужно:

Python интерпретирует последовательность десятичных цифр без префикса как десятичное число:

Следующие строки могут быть добавлены к значению числа, чтобы обозначить основание отличное от 10:

Чтобы больше узнать о значениях целых чисел с основанием не равным 10, обратитесь к следующим статьям в Википедии: двоичная, восьмеричная, шестнадцатеричная.

Базовый тип целого числа в Python, вне зависимости от используемого основания, называется int :

Примечание: отличный момент, чтобы напомнить, что функцию print() не нужно использовать при работе в командной строке. Просто вводите значения после >>> и нажимайте Enter для отображения:

Многие примеры будут использовать эту особенность интерпретатора.
Но это не работает с файлами скриптов. Значение в строке файла со скриптом не делает ничего само по себе.

Числа с плавающей точкой

Тип float в Python означает число с плавающей точкой. Значения float определяются с десятичной точкой. По желанию можно добавить символ e или E после целого числа, чтобы обозначить, что это экспоненциальная запись.

Подробнее: представление float

Далее следует более подробная информация о том, как Python изнутри представляет числа с плавающей точкой. Вы без проблем можете пользоваться этим типом данных, не понимая этот уровень, так что не волнуйтесь, если описанное здесь покажется чересчур сложным. Информация представлена для особо любопытных.

Почти все платформы представляют числа с плавающей точкой Python как 64-битные значения двойной точности в соответствии со стандартом IEEE 754. В таком случае максимальное значение числа с плавающей точкой — это приблизительно 1.8 х 10308. Числа больше Python будет помечать в виде строки inf :

Числа с плавающей точкой представлены в виде двоичных (с основанием 2) фракций. Большая часть десятичных фракций не может быть представлена в виде двоичных, поэтому в большинстве случаев внутреннее представление — это приближенное к реальному значение. На практике отличия представленного и реального значения настолько малы, что это не должно создавать проблем.

Дальнейшее чтение: для получения дополнительной информации о числах с плавающей точкой в Python и возможных проблемах, связанных с этим типом данных, читайте официальную документацию Python.

Комплексные числа

Строки

Строковые литералы могут выделяться одинарными или двойными кавычками. Все символы между открывающей и закрывающей кавычкой являются частью строки:

Строка может включать сколько угодно символов. Единственное ограничение — ресурсы памяти устройства. Строка может быть и пустой.

А что, если нужно использовать символ кавычки в строке? Первой идеей может быть нечто подобное:

Но, как видите, такой подход не работает. Строка в этом примере открывается одинарной кавычкой, поэтому Python предполагает, что следующая закрывает ее, хотя она задумывалась как часть строки. Закрывающая кавычка в конце вносит неразбериху и приводит к синтаксической ошибке.

Если нужно включить кавычки одного типа в строку, то стоит выделить ее целиком кавычками другого типа. Если строка содержит одинарную кавычку, просто используйте в начале и конце двойные или наоборот:

Как видите, это не так хорошо работает. Строка в этом примере открывается одиночной кавычкой, поэтому Python предполагает, что следующая одинарная кавычка, та, которая в скобках является закрывающим разделителем. Окончательная одинарная кавычка тогда лишняя и вызывает показанную синтаксическую ошибку.

Если вы хотите включить любой тип символа кавычки в строку, самый простой способ — разделить строку с другим типом. Если строка должна содержать одну кавычку, разделите ее двойными кавычками и наоборот:

Управляющие последовательности (исключенные последовательности)

Иногда нужно, чтобы Python по-другому интерпретирован символ или последовательность нескольких символов в строке. Этого можно добиться двумя способами:

Для этого используется обратный слэш ( \ ). Обратный слэш в строке указывает, что один или несколько последующих символов нужно интерпретировать особым образом. (Это называется исключенной последовательностью, потому что обратный слэш заставляет последовательность символов «исключаться» из своего привычного значения).

Посмотрим, как это работает.

Подавление значения специальных символов

Вы видели, к каким проблемам приводит использовать кавычек в строке. Если она определена одиночными кавычками, просто так взять и использовать такую же кавычку как часть текста, нельзя, потому что она имеет особенное значение — завершает строку:

Обратный слэш перед одинарной кавычкой «освобождает» ее от специального значения и заставляет Python воспринимать буквальное значение:

То же работает и со строками, определенными двойными кавычками:

Следующая таблица управляющих последовательностей описывает символы, которые заставляют Python воспринимать отдельные символы буквально:

Обычно символ новой строки ( newline ) заменяет enter. Поэтому он в середине строки заставит Python думать, что она неполная:

Чтобы разбить строку на несколько строк кода, добавьте обратный слэш перед переходом на новую строку и newline будет игнорироваться:

Для включения буквального значения обратного слэша, исключите его с помощью еще одного:

Добавление специального значения символам

Предположим, что необходимо создать строку, которая будет содержать символ табуляции. Некоторые текстовые редакторы вставляют его прямо в код. Но многие программисты считают, что это не правильный подход по нескольким причинам:

В Python (и большинстве других распространенных языков) символ табуляции определяется управляющей последовательностью \t :

Она заставляет символ \t терять свое привычное значение и интерпретируется как символ табуляции.

Вот список экранированных последовательностей, которые заставляют Python использовать специальное значение вместе буквальной интерпретации:

Такой тип исключенной последовательности обычно используется для вставки символов, которые не легко ввести с клавиатуры или вывести.

«Сырые» строки

Строки в тройных кавычка

Есть и другой способ объявления строк в Python. Строки в тройных кавычках определяют группами из трех одинарных или двойных кавычек. Исключенные последовательности в них все еще работают, но одинарные и двойные кавычки, а также новые строки могут использоваться без управляющих символов. Это удобный способ создавать строки, включающие символы одинарных и двойных кавычек:

Таким же образом удобно создавать строки, разбитые на несколько строк кода:

Наконец, этот способ используется для создания комментариев кода Python.

Булев тип, Булев контекст и «истинность»

В Python 3 три типа Булевых данных. Объекты булевого типа принимают одно из двух значений, True или False :

Многие выражения в Python оцениваются в булевом контексте. Это значит, что они интерпретируются как истинные или ложные.

«Истинность» объекта типа Boolean самоочевидна: объекты равные True являются истинными, а те, что равны False — ложными. Но не-Булевы объекты также могут быть оценены в Булевом контексте.

Источник