Топ 5 типов данных Python

Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня. Он поддерживает модули и пакеты, поощряя модульность программы и повторное использование кода. Кроме того, простой и легкий для изучения синтаксис Python повышает удобочитаемость и снижает стоимость обслуживания программы.

Типы данных Python — это средство для классификации или категоризации элементов данных. Каждое значение в Python имеет тип данных, указывающий, какие операции мы можем выполнять с данными. Поскольку все в языке программирования является объектом, типы данных Python — это классы, а соответствующие переменные — экземпляры (объекты) классов.

Python имеет различные стандартные или встроенные типы данных, и в этой статье рассматриваются пять основных из них.

1. Числовой
2. Последовательность
3. Установлен
4. логический
5. Словарь

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

1. Числовой тип данных

Числовой тип данных Python представляет данные, имеющие числовые значения, такие как целые числа, числа с плавающей запятой или комплексные числа. Эти числовые значения определяются с помощью классов Python int , float и complex .

• Целые числа: класс int представляет целочисленные значения, которые могут быть положительными или отрицательными целыми числами, но не десятичными дробями или дробями. Python не имеет максимального ограничения на целочисленное значение — оно может быть настолько длинным, насколько позволяет системная память.
• Числа с плавающей запятой: числа с плавающей запятой отличаются от целых чисел десятичными точками. Другими словами, если целочисленное значение равно 1, значение с плавающей запятой будет равно 1,0 с точностью до 15 знаков после запятой.
• Комплексные числа: Комплексный класс представляет комплексные числа, указанные как «x+yj», где «x» — действительная часть, а «yj» — мнимая часть.

Функция type() определяет, к какому классу принадлежит значение или переменная. Точно так же функция isinstance() сообщает, принадлежит ли объект определенному классу.

Вот пример, иллюстрирующий числовые типы данных в Python:

а = 10

print(a, "имеет тип", type(a))

б = 7,0

print(a, "имеет тип", type(b))

с = 3+6j

print(c, "является комплексным числом?", isinstance(1+2j,complex))

Выход:

10 имеет тип <класс 'int'>

7.0 имеет тип <class 'float'>

(3+6j) комплексное число? Истинный

2. Тип данных последовательности

В Python последовательность относится к упорядоченному набору разных или похожих типов данных. Python имеет следующие типы данных последовательности:

• Список Python: в Python список представляет собой упорядоченную последовательность элементов, которые могут быть или не быть одного и того же типа. Списки являются гибкими, изменяемыми и одним из наиболее широко используемых типов данных в Python.

Мы можем создавать списки в Python, заключая элементы в квадратные скобки [] , разделенные запятыми.

Вот пример, иллюстрирующий списки в Python:

mylist=['яблоки','апельсины','бананы',50,'виноград',2]

печать (мой список [1: 4])

Выход:

['апельсины', 'бананы', 50]

• Кортеж Python: Подобно списку, кортеж представляет собой упорядоченную последовательность элементов. Однако, в отличие от списков, кортежи неизменяемы. Другими словами, кортежи не могут быть изменены после создания. Кроме того, элементы в кортежах определяются в круглых скобках () , разделенных запятыми.

Вот простой пример кортежа в Python:

т = (2, 5, 4,5, «Привет»)

print("Содержимое кортежа :", t)

Выход:

Содержимое кортежа : 2, 5, 4.5, "Привет"

• Строка Python. Строка Python представляет собой последовательность символов Юникода. Мы можем представлять строки, используя одинарные ( '' ) или двойные кавычки ( "" ). Многострочные строки заключаются в тройные кавычки ( ''' ) или ( """""" ).

Ниже приведен пример, показывающий строки Python:

s = «Это строка»

печать(и)

s = ”'Это многострочный

нить"'

печать(и)

Выход:

это строка

это многострочный

нить

Популярные курсы и статьи по программной инженерии

3. Установите тип данных

Набор в Python — это неупорядоченный набор уникальных элементов, объявленных внутри фигурных скобок {} со значениями, разделенными запятыми. Наборы Python сохраняют только уникальные значения и исключают дубликаты. Более того, мы можем выполнять такие операции, как пересечение и объединение двух множеств. Оператор среза [] не работает с набором, поскольку набор содержит неупорядоченные элементы без области индексации.

Вот несколько примеров наборов Python:

Пример №1

с = {5,2,3,1,4}

# печать набора переменных

печать("с = ", с)

# тип данных переменной s

печать (тип (ы))

Выход:

с = {1, 2, 3, 4, 5}

<класс 'набор'>

Пример #2

с = {1,2,2,3,3,3}

печать(и)

Выход:

{1, 2, 3}

4. Логический тип данных

Логические типы данных в Python имеют одно из двух встроенных значений: True или False . В логическом контексте объекты, равные True , являются истинными значениями, а те, которые равны False , являются ложными значениями. Мы также можем оценивать небулевы объекты в логическом контексте. Логическое значение обозначается классом bool .

Ниже приведен фрагмент программы, в котором мы оцениваем выражение в Python, чтобы получить один из двух ответов: True или False .

печать (11 > 10)

напечатать (11 == 10)

печать (11 < 10)

Выход:

Истинный

ЛОЖЬ

ЛОЖЬ

Вот еще один пример программы Python для проверки логического типа:

печать (тип (истина))

печать (тип (ложь))

печать (ложь)

Выход:

<класс 'буль'>

<класс 'буль'>

NameError: имя «false» не определено

Приведенная выше программа выдает сообщение об ошибке, потому что только True и False с заглавными буквами «T» и «F» являются допустимыми логическими значениями.

5. Тип данных словаря

Словарь Python — это неупорядоченная коллекция значений данных, где значения представлены парами, известными как пары ключ-значение. Тип данных словаря полезен, когда у нас есть большие объемы данных, и его наиболее важной функцией является поиск данных. Однако мы можем получить значение только в том случае, если знаем соответствующий ему ключ. Словари определяются в фигурных скобках {} , двоеточие отделяет каждую пару ключ-значение ( : ), а каждый ключ отделяется запятой. Значение и ключ могут иметь разные типы данных.

Словарь Python выглядит так:

>>> d = {1:'значение','ключ':2}

Хотя мы можем использовать ключ для получения определенного значения, обратное неверно. Посмотрите на пример ниже:

д = {3:'значение','ключ':4}

печать (тип (г))

печать("д[1] = ", д[1])

print("d['ключ'] = ", d['ключ'])

# Генерирует ошибку

печать("д[4] = ", д[4])

Выход:

<класс 'дикт'>

д[3] = значение

д['ключ'] = 4

Traceback (последний последний вызов):

Файл «<string>», строка 9, в <module>

Ключевая ошибка: 4

Вывод

Python имеет несколько встроенных типов данных, каждый из которых предназначен для хранения значений определенного типа. В этой статье обсуждались числовой тип Python , последовательность, набор, логическое значение и словарь.

Если вы читаете эту статью, вы, вероятно, новичок в Python и вам еще предстоит изучить все, что предлагает этот язык программирования. Однако, если вы заинтересованы в более глубоком изучении Python и других подобных инструментах и ​​библиотеках, ознакомьтесь с программой Advanced Certificate Program of Data Science от Grad совместно с IIIT Bangalore. Увлекательная, но строгая 20-месячная онлайн-программа специально предназначена для работающих профессионалов, которые хотят получить практические знания и навыки, чтобы ускорить начало карьеры в области науки о данных.

Основные моменты программы:

• Степень магистра Ливерпульского университета Джона Мурса.
• Executive PGP от IIIT Bangalore
• Более 500 часов учебного контента и более 20 живых сессий
• 25+ кейсов и проектов
• Более 14 языков программирования, инструментов и программного обеспечения
• Коуч-сессии 1:8 с экспертами отрасли

Подайте заявку сегодня , чтобы получить эксклюзивные преимущества upGrad, включая всестороннюю поддержку обучения, взаимное обучение и отраслевые сети.