أعلى 5 أنواع بيانات في لغة بايثون

Python هي لغة برمجة مفسرة عالية المستوى موجهة للكائنات. وهو يدعم الوحدات والحزم ، ويشجع على نمطية البرنامج وإعادة استخدام الكود. علاوة على ذلك ، فإن بناء جملة Python البسيط وسهل التعلم يعزز قابلية القراءة ويقلل من تكلفة صيانة البرنامج.

أنواع بيانات Python هي وسيلة لتصنيف عناصر البيانات أو تصنيفها. تحتوي كل قيمة في Python على نوع بيانات يخبرنا بالعمليات التي يمكننا إجراؤها على البيانات. نظرًا لأن كل شيء في لغة البرمجة عبارة عن كائن ، فإن أنواع بيانات Python هي فئات ، والمتغيرات المقابلة هي حالات (كائنات) للفئات.

تحتوي Python على أنواع بيانات قياسية أو مضمنة مختلفة ، وتستكشف هذه المقالة الخمسة الأوائل منها.

1. رقمي
2. تسلسل
3. تعيين
4. قيمة منطقية
5. قاموس

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

1. نوع البيانات الرقمية

يمثل نوع البيانات الرقمية في Python البيانات التي تحتوي على قيم رقمية ، مثل الأعداد الصحيحة أو الأرقام العائمة أو الأرقام المركبة. يتم تعريف هذه القيم الرقمية باستخدام فئات int و float و المعقدة .

• الأعداد الصحيحة: تمثل الفئة int قيم الأعداد الصحيحة التي يمكن أن تكون أعدادًا صحيحة موجبة أو سالبة وليس كسورًا أو كسورًا. لا يوجد حد أقصى لقيمة Python على قيمة عدد صحيح - يمكن أن تكون ما دامت ذاكرة النظام تسمح بذلك.
• أرقام الفاصلة العائمة: تختلف أرقام الفاصلة العشرية عن الأعداد الصحيحة من حيث الفاصلة العشرية. بعبارة أخرى ، إذا كانت قيمة العدد الصحيح هي 1 ، فإن قيمة الفاصلة العائمة ستكون 1.0 ، ودقيقة حتى 15 منزلاً عشريًا.
• الأعداد المركبة: تمثل الفئة المركبة الأعداد المركبة المحددة بواسطة "x + yj" ، حيث يمثل "x" الجزء الحقيقي ، و "yj" الجزء التخيلي.

تحدد دالة type () الفئة التي تنتمي إليها القيمة أو المتغير . وبالمثل ، تخبر الدالة isinstance () ما إذا كان الكائن ينتمي إلى فئة معينة.

إليك مثال لتوضيح أنواع البيانات الرقمية في بايثون:

أ = 10

print (a، "is of type"، type (a))

ب = 7.0

طباعة (أ ، "من النوع" ، النوع (ب))

ج = 3 + 6 ي

print (c، "is complex number؟"، isinstance (1 + 2j، complex))

انتاج:

10 من النوع <class 'int'>

7.0 من النوع <class 'float'>

(3 + 6j) هل هو رقم مركب؟ حقيقي

2. نوع بيانات التسلسل

في Python ، يشير التسلسل إلى مجموعة مرتبة من أنواع بيانات مختلفة أو متشابهة. تحتوي Python على أنواع بيانات التسلسل التالية:

• قائمة بايثون: في بايثون ، القائمة هي سلسلة مرتبة من العناصر التي قد تكون أو لا تكون من نفس النوع. القوائم مرنة وقابلة للتغيير وهي واحدة من أكثر أنواع البيانات استخدامًا في Python.

يمكننا إنشاء قوائم في بايثون من خلال إحاطة العناصر بأقواس مربعة [] مفصولة بفواصل.

إليك مثال لتوضيح القوائم في بايثون:

mylist = ['apples'، 'oranges'، 'bananas'، 50، 'grapes'، 2]

print (mylist [1: 4])

انتاج:

["البرتقال" ، "الموز" ، 50]

• Python Tuple: على غرار القائمة ، فإن المجموعة هي سلسلة مرتبة من العناصر. ومع ذلك ، على عكس القوائم ، فإن المجموعات غير قابلة للتغيير. بمعنى آخر ، لا يمكن تعديل المجموعات بمجرد إنشائها. أيضًا ، يتم تحديد العناصر الموجودة في المجموعات داخل أقواس () مفصولة بفواصل.

إليك مثال بسيط على tuple في Python:

ر = (2 ، 5 ، 4.5 ، "مرحبًا")

print ("محتويات المجموعة هي:" ، t)

انتاج:

محتويات tuple هي: 2، 5، 4.5، "Hi"

• سلسلة Python: سلسلة Python هي سلسلة من أحرف unicode. يمكننا تمثيل السلاسل باستخدام علامات الاقتباس المفردة ( "" ) أو علامات الاقتباس المزدوجة ( "" ). تتم كتابة السلاسل متعددة الأسطر بعلامات اقتباس ثلاثية ( "" ) أو ( "" "" "" ).

يوجد أدناه مثال يوضح سلاسل Python:

s = "هذه سلسلة"

مطبوعات)

s = "" هذا متعدد الأسطر

سلسلة"'

مطبوعات)

انتاج:

هذه سلسلة

هذا متعدد الأسطر

سلسلة

الدورات والمقالات الشعبية في هندسة البرمجيات

3. تعيين نوع البيانات

المجموعة في Python هي مجموعة غير مرتبة من العناصر الفريدة ، معرّفة داخل أقواس معقوفة {} بقيم مفصولة بفواصل. تحتفظ مجموعات Python بالقيم الفريدة فقط وتزيل التكرارات. علاوة على ذلك ، يمكننا إجراء عمليات مثل التقاطع والاتحاد على مجموعتين. عامل التقطيع [] لا يعمل على مجموعة لأن المجموعة تشتمل على عناصر غير مرتبة بدون نطاق للفهرسة.

فيما يلي بعض الأمثلة على مجموعات بايثون:

مثال 1

ق = {5،2،3،1،4}

# متغير مجموعة الطباعة

طباعة ("s =" ، ق)

# نوع بيانات المتغير s

طباعة (أنواع)

انتاج:

ق = {1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5}

<class 'set'>

المثال رقم 2

ق = {1،2،2،3،3،3}

مطبوعات)

انتاج:

{1، 2، 3}

4. نوع البيانات المنطقية

تحتوي أنواع البيانات المنطقية في Python على أي من القيمتين المدمجتين: True أو False . في السياق المنطقي ، فإن الكائنات التي تساوي True هي قيم صحيحة ، وتلك التي تساوي False هي قيم خاطئة. يمكننا أيضًا تقييم الكائنات غير المنطقية في السياق المنطقي. يتم الإشارة إلى منطقية بواسطة فئة منطقية .

يوجد أدناه مقتطف البرنامج حيث نقوم بتقييم تعبير في Python للحصول على إحدى الإجابتين ، True أو False .

طباعة (11> 10)

طباعة (11 == 10)

طباعة (11 <10)

انتاج:

حقيقي

خطأ شنيع

خطأ شنيع

إليك مثال آخر لبرنامج Python للتحقق من النوع المنطقي:

طباعة (نوع (صواب))

طباعة (نوع (خطأ))

طباعة (خطأ)

انتاج:

<class 'bool'>

<class 'bool'>

NameError: الاسم "false" غير محدد

يقوم البرنامج أعلاه بإلقاء رسالة خطأ لأن True و False فقط بحرفتي "T" و "F" هما منطقتان صالحتان.

5. نوع بيانات القاموس

قاموس Python هو مجموعة غير مرتبة من قيم البيانات حيث تكون القيم في أزواج تُعرف باسم أزواج المفتاح والقيمة. يكون نوع بيانات القاموس مفيدًا عندما يكون لدينا أحجام بيانات كبيرة ، وأهم وظيفة لها هي استرداد البيانات. ومع ذلك ، لا يمكننا استرداد قيمة إلا إذا عرفنا مفتاحها المقابل. يتم تحديد القواميس داخل الأقواس المتعرجة {} ، وتفصل النقطتان كل زوج من المفاتيح والقيمة (:) ، ويتم الفصل بين كل مفتاح بفاصلة. قد تكون القيمة والمفتاح من أنواع بيانات مختلفة.

يبدو قاموس بايثون كما يلي:

>>> د = {1: 'القيمة'، 'المفتاح': 2}

بينما يمكننا استخدام مفتاح لاسترداد قيمة معينة ، فإن العكس ليس صحيحًا. انظر للمثال ادناه:

د = {3: "القيمة" ، "المفتاح": 4}

طباعة (نوع (د))

طباعة ("د [1] =" ، د [1])

طباعة ("d ['key'] ="، d ['key'])

# يولد خطأ

طباعة ("د [4] =" ، د [4])

انتاج:

<فئة 'ديكت'>

د [3] = القيمة

د ['مفتاح'] = 4

Traceback (أحدث مكالمة أخيرة):

ملف “<string>” ، السطر 9 ، في <module>

KeyError: 4

استنتاج

تحتوي Python على العديد من أنواع البيانات المضمنة ، كل منها مخصص لتخزين قيم من نوع معين. ناقشت هذه المقالة نوع بايثون الرقمي والتسلسل والمجموعة والمنطقية والقاموس.

إذا كنت تقرأ هذا المقال ، فمن المحتمل أنك جديد على Python ولم تتعلم بعد كل ما تقدمه لغة البرمجة هذه. ومع ذلك ، إذا كنت مهتمًا بتعلم Python بشكل متعمق والمزيد حول هذه الأدوات والمكتبات ، فراجع برنامج الشهادة المتقدم في Grad's Advanced Certificate في علوم البيانات بالتعاون مع IIIT Bangalore. يلبي البرنامج عبر الإنترنت الجذاب والصارم لمدة 20 شهرًا بشكل خاص المهنيين العاملين الذين يتطلعون إلى اكتساب المعرفة والمهارات العملية لتسريع الدخول في وظائف علوم البيانات.

يسلط الضوء على البرنامج:

• درجة الماجستير من جامعة ليفربول جون مورس
• تنفيذي PGP من IIIT بنغالور
• أكثر من 500 ساعة من المحتوى التعليمي وأكثر من 20 جلسة مباشرة
• أكثر من 25 دراسة حالة ومشاريع
• 14+ لغة وأدوات وبرامج برمجة
• 1: 8 جلسات تدريب مع خبراء الصناعة

تقدم بطلبك اليوم لتحصل على مزايا upGrad الحصرية ، بما في ذلك دعم التعلم بزاوية 360 درجة ، والتعلم من الأقران ، والشبكات الصناعية.