Les 5 principaux types de données de Python

Python est un langage de programmation interprété orienté objet de haut niveau. Il prend en charge les modules et les packages, encourageant la modularité du programme et la réutilisation du code. De plus, la syntaxe simple et facile à apprendre de Python améliore la lisibilité et réduit le coût de maintenance du programme.

Les types de données Python sont un moyen de classer ou de catégoriser les éléments de données. Chaque valeur en Python a un type de données indiquant quelles opérations nous pouvons effectuer sur les données. Puisque tout dans le langage de programmation est un objet, les types de données Python sont des classes et les variables correspondantes sont des instances (objets) des classes.

Python a divers types de données standard ou intégrés, et cet article explore les cinq principaux d'entre eux.

1. Numérique
2. Séquence
3. Régler
4. booléen
5. Dictionnaire

Apprenez des cours de développement de logiciels en ligne dans les meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

1. Type de données numériques

Le type de données numériques de Python représente des données ayant des valeurs numériques, telles que des nombres entiers, des nombres flottants ou des nombres complexes. Ces valeurs numériques sont définies à l'aide des classes Python int , float et complex .

• Entiers : la classe int représente des valeurs entières qui peuvent être des nombres entiers positifs ou négatifs, mais pas des décimales ou des fractions. Python n'a pas de limite maximale sur une valeur entière - cela peut être aussi long que la mémoire système le permet.
• Nombres à virgule flottante : les nombres à virgule flottante diffèrent des nombres entiers en termes de virgule décimale. En d'autres termes, si une valeur entière est 1, une valeur à virgule flottante serait 1,0, précise jusqu'à 15 décimales.
• Nombres complexes : la classe complexe représente les nombres complexes spécifiés par « x+yj », où « x » est la partie réelle et « yj » est la partie imaginaire.

La fonction type() détermine à quelle classe appartient une valeur ou une variable. De même, la fonction isinstance() indique si un objet appartient à une classe particulière.

Voici un exemple pour illustrer les types de données numériques en Python :

un = 10

print(a, "est de type", type(a))

b = 7,0

print(a, "est de type", type(b))

c = 3+6j

print(c, "est-ce qu'un nombre complexe?", estinstance(1+2j,complexe))

Production:

10 est de type <class 'int'>

7.0 est de type <class 'float'>

(3+6j) est un nombre complexe ? Vrai

2. Type de données de séquence

En Python, une séquence fait référence à une collection ordonnée de types de données différents ou similaires. Python a les types de données de séquence suivants :

• Liste Python : en Python, une liste est une séquence ordonnée d'éléments qui peuvent ou non être du même type. Les listes sont flexibles, mutables et l'un des types de données les plus largement utilisés en Python.

Nous pouvons créer des listes en Python en plaçant les éléments entre crochets [] séparés par des virgules.

Voici un exemple pour illustrer les listes en Python :

maliste=['pommes','oranges','bananes',50,'raisins',2]

print(maliste[1:4])

Production:

['oranges', 'bananes', 50]

• Python Tuple : Semblable à une liste, un tuple est une séquence ordonnée d'éléments. Cependant, contrairement aux listes, les tuples sont immuables. En d'autres termes, les tuples ne peuvent pas être modifiés une fois créés. De plus, les éléments dans les tuples sont définis entre parenthèses () séparés par des virgules.

Voici un exemple simple de tuple en Python :

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

print("Le contenu du tuple est :", t)

Production:

Le contenu du tuple est : 2, 5, 4.5, 'Salut'

• Chaîne Python : une chaîne Python est une séquence de caractères Unicode. Nous pouvons représenter des chaînes en utilisant des guillemets simples ( '' ) ou des guillemets doubles ( " " ). Les chaînes multilignes sont écrites entre guillemets triples ( ''' ) ou ( """""" ).

Voici un exemple montrant des chaînes Python :

s = "Ceci est une chaîne"

impression(s)

s = ”'Ceci est un multiligne

chaîne de caractères"'

impression(s)

Production:

Ceci est une chaîne

C'est une multiligne

chaîne de caractères

Cours et articles populaires sur le génie logiciel

3. Définir le type de données

Un ensemble en Python est une collection non ordonnée d'éléments uniques, déclarés entre accolades {} avec des valeurs séparées par des virgules. Les ensembles Python ne conservent que des valeurs uniques et éliminent les doublons. De plus, nous pouvons effectuer des opérations telles que l'intersection et l'union sur deux ensembles. L'opérateur de découpage [] ne fonctionne pas sur un ensemble puisqu'un ensemble comprend des éléments non ordonnés sans portée d'indexation.

Voici quelques exemples d'ensembles Python :

Exemple 1

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

# variable de jeu d'impression

imprimer("s = ", s)

# type de données de la variable s

impression(type(s))

Production:

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

<classe 'ensemble'>

Exemple #2

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

impression(s)

Production:

{1, 2, 3}

4. Type de données booléen

Les types de données booléens en Python ont l'une des deux valeurs intégrées : True ou False . Dans le contexte booléen, les objets égaux à True sont des valeurs véridiques, et ceux égaux à False sont des valeurs fausses. Nous pouvons également évaluer des objets non booléens dans le contexte booléen. Booléen est désigné par la classe bool .

Vous trouverez ci-dessous un extrait de programme dans lequel nous évaluons une expression en Python pour obtenir l'une des deux réponses, True ou False .

imprimer(11 > 10)

imprimer(11 == 10)

imprimer(11 < 10)

Production:

Vrai

Faux

Faux

Voici un autre exemple de programme Python pour vérifier le type booléen :

impression(type(Vrai))

imprimer(type(Faux))

imprimer (faux)

Production:

<classe 'bool'>

<classe 'bool'>

NameError : le nom 'false' n'est pas défini

Le programme ci-dessus renvoie un message d'erreur car seuls Vrai et Faux avec un 'T' et un 'F' majuscules sont des booléens valides.

5. Type de données du dictionnaire

Un dictionnaire Python est une collection non ordonnée de valeurs de données où les valeurs sont par paires appelées paires clé-valeur. Le type de données dictionnaire est utile lorsque nous avons des volumes de données élevés, et sa fonction la plus importante est la récupération de données. Cependant, nous ne pouvons récupérer une valeur que si nous connaissons sa clé correspondante. Les dictionnaires sont définis entre accolades {} , deux points séparent chaque paire clé-valeur ( : ) et chaque clé est séparée par une virgule. La valeur et la clé peuvent être de types de données différents.

Un dictionnaire Python ressemble à ceci :

>>> d = {1:'valeur','clé':2}

Bien que nous puissions utiliser une clé pour récupérer une valeur spécifique, l'inverse n'est pas vrai. Regardez l'exemple ci-dessous :

d = {3:'valeur','clé':4}

impression(type(d))

print("d[1] = ", d[1])

print("d['clé'] = ", d['clé'])

# Génère une erreur

print("d[4] = ", d[4])

Production:

<classe 'dict'>

d[3] = valeur

d['clé'] = 4

Traceback (dernier appel le plus récent) :

Fichier "<string>", ligne 9, dans <module>

Erreur de clé : 4

Conclusion

Python a plusieurs types de données intégrés, chacun destiné à stocker des valeurs d'un type spécifique. Cet article traite des types Python numérique, séquence, ensemble, booléen et dictionnaire.

Si vous lisez cet article, vous êtes probablement nouveau sur Python et n'avez pas encore appris tout ce que ce langage de programmation offre. Toutefois, si vous souhaitez en savoir plus sur Python et en savoir plus sur ces outils et bibliothèques, consultez le programme de certificat avancé de upGrad en science des données en association avec IIIT Bangalore. Le programme en ligne engageant mais rigoureux de 20 mois s'adresse spécifiquement aux professionnels en activité qui cherchent à acquérir des connaissances et des compétences pratiques pour accélérer leur entrée dans les carrières en science des données.

Faits saillants du programme :

• Master de l'Université John Moores de Liverpool
• PGP exécutif de l'IIIT Bangalore
• Plus de 500 heures de contenu d'apprentissage et plus de 20 sessions en direct
• 25+ études de cas et projets
• Plus de 14 langages de programmation, outils et logiciels
• Séances de coaching 1:8 avec des experts de l'industrie

Postulez dès aujourd'hui pour bénéficier d'avantages upGrad exclusifs, y compris un support d'apprentissage à 360 degrés, l'apprentissage par les pairs et le réseautage de l'industrie.