Типы данных в Python
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
№6 Присвоение типа переменной / Уроки по Python для начинающих
Порой, в работе с Python вам может понадобиться явно указать тип переменной. Это можно сделать с помощью преобразования. Python — объектно-ориентированный язык программирования, в нем используются классы для определения типов данных, включая простые типы.
Преобразование в Python выполняется с использованием функций-конструкторов:
- int() — создает целочисленное число из числового значения, либо значения с плавающей точкой (округляя его до предыдущего целого числа) или строкового значение (при условии, что данная строка является целым числом)
- float() — так же создает число, но с плавающей точкой из целочисленного значения, значения с плавающей точкой или строкового (при условии, что строка представляет собой число с плавающей точкой или целое число)
- str() — создает строку из многих типов данных, включая строки, целые числа и числа с плавающей точкой.
int(): пример преобразования
x = int(1) # x станет 1 y = int(2.8) # y станет 2 z = int("3") # z станет 3 float(): пример преобразования
x = float(1) # x станет 1.0 y = float(2.8) # y станет 2.8 z = float("3") # z станет 3.0 w = float("4.2") # w станет 4.2 str(): пример преобразования
x = str("s1") # x станет 's1' y = str(2) # y станет '2' z = str(3.0) # z станет '3.0' 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.
int a = 1;
a = 1
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++.
За более подробным разъяснением данного вопроса советуем обратиться к статье “Ликбез по типизации в языках программирования” .
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:
- None (неопределенное значение переменной)
- Логические переменные (Boolean Type)
- Числа (Numeric Type)
- int – целое число
- float – число с плавающей точкой
- complex – комплексное число
- list – список
- tuple – кортеж
- range – диапазон
- str
- bytes – байты
- bytearray – массивы байт
- memoryview – специальные объекты для доступа к внутренним данным объекта через protocol buffer
- set – множество
- frozenset – неизменяемое множество
- dict – словарь
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:
b = 5
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:
- создается целочисленный объект 5 (можно представить, что в этот момент создается ячейка и 5 кладется в эту ячейку);
- данный объект имеет некоторый идентификатор, значение: 5, и тип: целое число;
- посредством оператора “=” создается ссылка между переменной b и целочисленным объектом 5 (переменная b ссылается на объект 5).
Имя переменной не должно совпадать с ключевыми словами интерпретатора Python. Список ключевых слов можно найти здесь . Также его можно получить непосредственно в программе, для этого нужно подключить модуль keyword и воспользоваться командой keyword.kwlist.
>>> import keyword >>> print("Python keywords: ", keyword.kwlist)
Проверить является или нет идентификатор ключевым словом можно так:
>>> keyword.iskeyword("try") True >>> keyword.iskeyword("b") False
Для того, чтобы посмотреть на объект с каким идентификатором ссылается данная переменная, можно использовать функцию id().
>>> a = 4 >>> b = 5 >>> id(a) 1829984576 >>> id(b) 1829984592 >>> a = b >>> id(a) 1829984592
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.
>>> a = 10 >>> b = "hello" >>> c = (1, 2) >>> type(a) class 'int'> >>> type(b) class 'str'> >>> type(c) class 'tuple'>
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().
>>> k = 15 >>> id(k) 1672501744 >>> type(k) class 'int'>
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.
>>> a = [1, 2] >>> id(a) 47997336 >>> a[1] = 3 >>> a [1, 3] >>> id(a) 47997336
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”.
Раздел: Python Уроки по Python Метки: Python, Уроки Python
Python. Урок 3. Типы и модель данных : 12 комментариев
- Артем 25.04.2018 У Вас в коде
>>> print “Python keywords: “, keyword.kwlist
не хватает круглых скобок:
>>> print(“Python keywords: “, keyword.kwlist)
- writer 25.04.2018 Спасибо! Поправил.
Как задать тип данных python
Изучаем типы данных в Python: числа, строки, списки и другие типы ����
17 февраля 2023
Оценки статьи
Еще никто не оценил статьюВ данной статье мы рассмотрим основные типы данных в языке программирования Python и обсудим их функциональность. Типы данных используются для определения характеристик переменных, в том числе числовых, строковых, списковых, словарных и других типов.
Мы изучим, как использовать каждый тип, какие операции можно выполнять с ними и какие методы доступны для работы с данными типами. Понимание типов данных является важной частью программирования, поскольку позволяет более точно определить поведение программы и использовать правильные методы для работы с данными.
Какие существуют типы данных в Python?
- Числовые типы данных: int , float , complex , используются для представления чисел.
- Тип данных String: str , используется для представления текстовой информации.
- Последовательности: list , tuple , range (список, кортеж, диапазон), используются для хранения упорядоченных коллекций объектов.
- Двоичные: bytes , bytearray , memoryview , используются для хранения двоичных данных, таких как изображения и звук.
- Сопоставления: dict , используется для хранения данных в виде пар ключ-значение.
- Логический: bool , используется для представления логических значений True и False.
- Множества: set , frozenset , используются для хранения уникальных элементов в неупорядоченном виде.
Числовые типы данных
Числовой тип данных Python используется для хранения числовых значений, например:
- int – содержит целые числа со знаком неограниченной длины.
- long – содержит длинные целые числа (существует в Python 2.x, убран Python 3.x).
- float – содержит числа с плавающей точкой с точностью до 15 десятичных знаков и может достигать до 53 бит.
- complex – содержит комплексные числа.
Числовые типы могут использоваться для математических вычислений и операций, таких как сложение, вычитание, умножение и деление.
В Python есть функция type() , которая возвращает тип данных переменной. Тип данных может изменяться в процессе работы программы, например, переменная может сначала содержать целое число, а затем строку.
Пример:
# целочисленное число a = 10 print('Тип переменной, имеющей значение', a, 'это', type(a)) # число с плавающей точкой b = 5.1234 print('Тип переменной, имеющей значение', b, 'это', type(b)) # комплексное число c = 500 + 3j print('Тип переменной, имеющей значение', c, 'это', type(c))Результат:
>>> Тип переменной, имеющей значение 10 это class 'int'> >>> Тип переменной, имеющей значение 5.1234 это class 'float'> >>> Тип переменной, имеющей значение (500+3j) это class 'complex'>Строковой тип данных
Строка (String) — это последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представляются в одинарных или двойных кавычках.
Строки в Python являются неизменяемыми (immutable), то есть после создания строки нельзя изменить ее содержимое. Если нужно изменить строку, необходимо создать новую строку с нужным содержимым.
Строки в Python поддерживают множество методов, таких как методы для поиска подстрок, замены символов, разбиения строк на части, удаления пробельных символов и многие другие.
Также в Python есть так называемые «сырые строки» (raw strings), которые позволяют включать специальные символы (например, обратный слеш) без необходимости экранирования.
Пример:
# Строка s = "Пример строки" print('Тип переменной, имеющей значение', s, 'это', type(s)) # Строка с использованием одинарных кавычек s1 = 'Еще один пример строки' print('Тип переменной, имеющей значение', s1, 'это', type(s1)) # Пустая строка s2 = "" print('Тип переменной, имеющей значение', s2, 'это', type(s2)) # строка, содержащая цифры и символы s3 = "123abc!?" print('Тип переменной, имеющей значение', s3, 'это', type(s3))Результат:
>>> Тип переменной, имеющей значение Пример строки это class 'str'> >>> Тип переменной, имеющей значение Еще один пример строки это class 'str'> >>> Тип переменной, имеющей значение это class 'str'> >>> Тип переменной, имеющей значение 123abc!? это class 'str'>Тип данных последовательностей
Типы данных последовательностей в Python позволяют хранить упорядоченные коллекции объектов.
- Список (list) — это упорядоченная коллекция объектов, которая может содержать элементы разных типов. Элементы списка могут изменяться, добавляться или удаляться во время выполнения программы.
- Кортеж (tuple) — это упорядоченная коллекция объектов, которая также может содержать элементы разных типов. Кортежи отличаются от списков тем, что элементы в них не могут быть изменены после создания.
- Диапазон (range) — это тип данных, который представляет последовательность чисел. Обычно он используется в циклах for для указания количества итераций.
Пример:
# создание списка my_list = [1, 'hello', True] print('Тип переменной my_list это', type(my_list)) # создание кортежа my_tuple = (1, 'hello', True) print('Тип переменной my_tuple это', type(my_tuple)) # создание диапазона my_range = range(5) print('Тип переменной my_range это', type(my_range))Результат:
>>> Тип переменной my_list это class 'list'> >>> Тип переменной my_tuple это class 'tuple'> >>> Тип переменной my_range это class 'range'>Двоичные типы данных
Двоичные типы данных в Python используются для хранения и манипулирования двоичными данными, такими как изображения или звуковые файлы.
В Python есть три типа данных, которые предназначены для хранения двоичных данных:
- bytes – неизменяемая последовательность байтов. Представляет двоичные данные, которые необходимо хранить в неизменяемом виде, например, содержимое изображения.
- bytearray – изменяемая последовательность байтов. Представляет двоичные данные, которые могут изменяться, например, кадры видео.
- memoryview – позволяет работать с памятью как с последовательностью байтов, что может быть полезным при работе с большими объемами данных.
Пример:
# bytes b = b'\x00\xff\x50' print('Тип переменной, имеющей значение', b, 'это', type(b)) # bytearray ba = bytearray(b) print('Тип переменной, имеющей значение', ba, 'это', type(ba)) # memoryview mv = memoryview(b) print('Тип переменной, имеющей значение', mv, 'это', type(mv))Результат:
>>> Тип переменной, имеющей значение b'\x00\xffP' это class 'bytes'> >>> Тип переменной, имеющей значение bytearray(b'\x00\xffP') это class 'bytearray'> >>> Тип переменной, имеющей значение memory at 0x7fcd3a8dd100> это class 'memoryview'>Тип данных сопоставления
Тип данных Сопоставления в Python представлен словарем (dict), который используется для хранения ключей и связанных с ними значений. Ключи должны быть уникальными и неизменяемыми, а значения могут быть изменяемыми и не уникальными.
Пример:
# Создание словаря person = dict(name='John', age=30, city='New York') person_alt = 'name': 'Alexandr', 'age': 25, 'city': 'Moscow'> # Вывод словарей print(person, person_alt) # Тип данных print(type(person)) print(type(person_alt))Результат:
>>> 'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'> 'name': 'Alexandr', 'age': 25, 'city': 'Moscow'> >>> class 'dict'> >>> class 'dict'>Логический тип данных
Логический тип данных bool в Python используется для представления истинности выражения, которое может иметь только два значения: True (истина) или False (ложь). Этот тип данных может быть полезен, например, для проверки условий и принятия решений на основе этих условий.
Пример:
a = 10 b = 5 c = a > b print('Результат сравнения', a, '>', b, 'это', c, 'тип', type(c))Результат:
>>> Результат сравнения 10 > 5 это True тип class 'bool'>Тип данных множество
Тип данных множество (set) в Python представляет собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов. Основным применением множеств является проверка наличия элемента в коллекции, удаление дубликатов, нахождение пересечения, объединения и разности множеств.
Тип данных frozenset, в отличие от обычного множества set, является неизменяемым.
Пример:
# создание множества my_set = 1, 2, 3, 4, 5> # вывод типа данных print(type(my_set)) # # создание неизменяемого множества my_frozenset = frozenset([1, 2, 3, 4, 5]) # вывод типа данных print(type(my_frozenset)) #Результат:
>>> class 'set'> >>> class 'frozenset'>