Top 5 Datentypen von Python

Python ist eine interpretierte, objektorientierte Programmiersprache auf hoher Ebene. Es unterstützt Module und Pakete und fördert die Programmmodularität und die Wiederverwendung von Code. Darüber hinaus verbessert die einfache und leicht zu erlernende Syntax von Python die Lesbarkeit und senkt die Kosten für die Programmwartung.

Python-Datentypen sind ein Mittel zum Klassifizieren oder Kategorisieren von Datenelementen. Jeder Wert in Python hat einen Datentyp, der angibt, welche Operationen wir mit den Daten ausführen können. Da alles in der Programmiersprache ein Objekt ist, sind Python-Datentypen Klassen und die entsprechenden Variablen Instanzen (Objekte) der Klassen.

Python hat verschiedene Standard- oder eingebaute Datentypen, und dieser Artikel untersucht die fünf wichtigsten davon.

1. Numerisch
2. Reihenfolge
3. Satz
4. Boolesch
5. Wörterbuch

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1. Numerischer Datentyp

Der numerische Datentyp von Python stellt Daten mit numerischen Werten dar, z. B. Ganzzahlen, Gleitkommazahlen oder komplexe Zahlen. Diese numerischen Werte werden mit den Klassen int , float und complex von Python definiert.

• Ganze Zahlen : Die int -Klasse stellt ganzzahlige Werte dar, die positive oder negative ganze Zahlen sein können, aber keine Dezimalzahlen oder Brüche. Python hat keine Obergrenze für einen ganzzahligen Wert – er kann so lang sein, wie es der Systemspeicher zulässt.
• Fließkommazahlen: Fließkommazahlen unterscheiden sich von ganzen Zahlen durch Dezimalpunkte. Mit anderen Worten, wenn ein ganzzahliger Wert 1 ist, wäre ein Gleitkommawert 1,0 mit einer Genauigkeit von bis zu 15 Dezimalstellen.
• Komplexe Zahlen: Die komplexe Klasse stellt komplexe Zahlen dar, die durch „x+yj“ angegeben werden, wobei „x“ der Realteil und „yj“ der Imaginärteil ist.

Die Funktion type() bestimmt, zu welcher Klasse ein Wert oder eine Variable gehört. Ebenso teilt die Funktion isinstance() mit, ob ein Objekt zu einer bestimmten Klasse gehört.

Hier ist ein Beispiel zur Veranschaulichung der numerischen Datentypen in Python:

a = 10

print(a, „ist von Typ“, Typ(a))

b = 7,0

print(a, „ist von Typ“, Typ(b))

c = 3+6j

print(c, „ist eine komplexe Zahl?“, isinstance(1+2j,komplex))

Ausgabe:

10 ist vom Typ <class 'int'>

7.0 ist vom Typ <class 'float'>

(3+6j) ist eine komplexe Zahl? WAHR

2. Sequenzdatentyp

In Python bezieht sich eine Sequenz auf eine geordnete Sammlung verschiedener oder ähnlicher Datentypen. Python hat die folgenden Sequenzdatentypen:

• Python-Liste: In Python ist eine Liste eine geordnete Folge von Elementen, die denselben Typ haben können oder nicht. Listen sind flexibel, veränderlich und einer der am häufigsten verwendeten Datentypen in Python.

Wir können Listen in Python erstellen, indem wir die Elemente in eckige Klammern [] einschließen, die durch Kommas getrennt sind.

Hier ist ein Beispiel zur Veranschaulichung von Listen in Python:

mylist=['Äpfel','Orangen','Bananen',50,'Trauben',2]

print(meineliste[1:4])

Ausgabe:

['Orangen', 'Bananen', 50]

• Python-Tupel: Ähnlich wie eine Liste ist ein Tupel eine geordnete Folge von Elementen. Im Gegensatz zu Listen sind Tupel jedoch unveränderlich. Mit anderen Worten, Tupel können nach ihrer Erstellung nicht mehr geändert werden. Außerdem werden Elemente in Tupeln in Klammern () definiert , die durch Kommas getrennt sind.

Hier ist ein einfaches Beispiel für ein Tupel in Python:

t = (2, 5, 4,5, 'Hallo')

print("Inhalt des Tupels ist:", t)

Ausgabe:

Inhalt des Tupels ist: 2, 5, 4,5, 'Hi'

• Python-String: Ein Python-String ist eine Folge von Unicode-Zeichen. Wir können Strings mit einfachen Anführungszeichen ( '' ) oder doppelten Anführungszeichen ( “” ) darstellen. Mehrzeilige Zeichenfolgen werden in dreifache Anführungszeichen ( ''' ) oder ( """""" ) geschrieben.

Unten ist ein Beispiel, das Python-Strings zeigt:

s = „Dies ist eine Zeichenkette“

Druck(e)

s = ”'Dies ist eine Mehrzeile

Zeichenfolge“

Druck(e)

Ausgabe:

Dies ist eine Zeichenfolge

Dies ist eine Mehrzeile

Schnur

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3. Datentyp einstellen

Ein Satz in Python ist eine ungeordnete Sammlung eindeutiger Elemente, die in geschweiften Klammern {} mit durch Kommas getrennten Werten deklariert werden. Python-Sätze behalten nur eindeutige Werte und eliminieren Duplikate. Darüber hinaus können wir Operationen wie Schnittmenge und Vereinigung auf zwei Mengen ausführen. Der Slicing-Operator [] funktioniert nicht bei einer Menge, da eine Menge ungeordnete Elemente ohne Indizierungsbereich umfasst.

Hier sind einige Beispiele für Python-Sets:

Beispiel 1

s = {5,2,3,1,4}

# Drucksatzvariable

print(“s = “, s)

# Datentyp der Variablen s

Druck(typ(en))

Ausgabe:

s = {1, 2, 3, 4, 5}

<Klasse 'Satz'>

Beispiel #2

s = {1,2,2,3,3,3}

Druck(e)

Ausgabe:

{1, 2, 3}

4. Boolescher Datentyp

Boolesche Datentypen in Python haben einen der beiden eingebauten Werte: True oder False . Im booleschen Kontext sind Objekte, die True entsprechen, wahre Werte, und Objekte, die False entsprechen, falsche Werte. Wir können auch nicht-boolesche Objekte im booleschen Kontext auswerten. Boolean wird durch die Klasse bool bezeichnet .

Unten ist ein Programmausschnitt, in dem wir einen Ausdruck in Python auswerten, um eine der beiden Antworten True oder False zu erhalten .

drucken(11 > 10)

drucken(11 == 10)

drucken(11 < 10)

Ausgabe:

WAHR

FALSCH

FALSCH

Hier ist ein weiteres Beispiel für ein Python-Programm zum Überprüfen des booleschen Typs:

print(typ(true))

print(typ(False))

drucken (falsch)

Ausgabe:

<class 'bool'>

<class 'bool'>

NameError: Name 'false' ist nicht definiert

Das obige Programm wirft eine Fehlermeldung, weil nur True und False mit Großbuchstaben 'T' und 'F' gültige boolesche Werte sind.

5. Wörterbuchdatentyp

Ein Python-Wörterbuch ist eine ungeordnete Sammlung von Datenwerten, bei denen Werte in Paaren vorliegen, die als Schlüssel-Wert-Paare bezeichnet werden. Der Dictionary-Datentyp ist nützlich, wenn wir große Datenmengen haben, und seine wichtigste Funktion ist das Abrufen von Daten. Wir können einen Wert jedoch nur abrufen, wenn wir den zugehörigen Schlüssel kennen. Wörterbücher werden in geschweiften Klammern {} definiert , ein Doppelpunkt trennt jedes Schlüssel-Wert-Paar ( : ) und jeder Schlüssel wird durch ein Komma getrennt. Der Wert und der Schlüssel können von unterschiedlichen Datentypen sein.

Ein Python-Wörterbuch sieht so aus:

>>> d = {1:'Wert','Schlüssel':2}

Während wir einen Schlüssel verwenden können, um einen bestimmten Wert abzurufen, ist es umgekehrt nicht der Fall. Sehen Sie sich das folgende Beispiel an:

d = {3:'Wert','Schlüssel':4}

Druck (Typ (d))

print(“d[1] = “, d[1])

print(“d['Taste'] = “, d['Taste'])

# Erzeugt einen Fehler

print(“d[4] = “, d[4])

Ausgabe:

<class 'dict'>

d[3] = Wert

d['Schlüssel'] = 4

Traceback (letzter Aufruf zuletzt):

Datei „<string>“, Zeile 9, in <module>

Schlüsselfehler: 4

Fazit

Python hat mehrere eingebaute Datentypen, die jeweils zum Speichern von Werten eines bestimmten Typs gedacht sind. In diesem Artikel wurden die Python-Typen Numeric, Sequence, Set, Boolean und Dictionary behandelt.

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