Типы данных в Python подробно
Типы данных в Python используются для определения типа переменной. В этой статье мы перечислим все типы и обсудим функциональность каждого из них.
Какие существуют типы данных в Python?
В Python есть разные типы данных. Вот некоторые встроенные в Python:
1. Числовой тип данных
Числовой тип данных Python используется для хранения числовых значений, например;
В Python нам не нужно определять тип данных при объявлении переменной, такой как C или C ++. Мы можем просто присвоить значения переменной. Но если мы хотим увидеть, какой тип числового значения он содержит прямо сейчас, мы можем использовать type(), например:
Если вы запустите приведенный выше код, вы увидите результат, как на изображении ниже. 
2. Тип данных String
Строка представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.
Приведенный выше код производит вывод, как на картинке ниже: 
3. Списка
Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).
Приведенный выше код будет производить такой вывод: 
4. Кортеж
Кортеж – это еще один тип данных, который представляет собой последовательность данных, подобную списку. Это означает, что данные в кортеже защищены от записи. Данные в кортеже записываются с использованием скобок и запятых.
Результат этого приведенного выше примера кода кортежа типа данных будет таким, как на изображении ниже. 
5. Словарь
Словарь Python – это неупорядоченная последовательность данных в виде пары ключ-значение. Он похож на тип хеш-таблицы. Словари заключаются в фигурные скобки в виде key:value. Очень полезно получать данные оптимизированным способом среди большого количества данных.
Если вы запустите этот пример кода, результат будет таким, как на изображении ниже. 
ТИПЫ ДАННЫХ В PYTHON
К основным типам данных в Python относятся:
Кроме того, к базовым типам также относятся логический тип и тип NoneType.
Числа
Тип данных Числа имеет в Python три вида:
Целые числа
Примеры записи целых десятичных чисел:
Двоичные числа записывают с префиксом 0b.
Примеры записи целых двоичных чисел:
Восьмиричные числа записывают с префиксом 0o.
Примеры записи целых восьмиричных чисел:
Шестнадцатиричные числа записывают с префиксом 0x.
Примеры записи целых шестнадцатиричных чисел:
Дробные числа
Дробные числа записываются с помощью точки, отделяющей целую часть от дробной.
Примеры записи дробных чисел:
Комплексные числа
Мнимая часть комплексного числа записывается с помощью постфикса j.
Примеры записи комплексных чисел:
Строки
Строки — это последовательности символов. Строки в Python записываются в кавычках. Можно использовать пару двойных кавычек или пару одинарных (апострофов).
Каждый символ в строке имеет свой индекс (номер). Нумерация начинается с нуля.
Примеры записи строк:
Списки
Списки — составной тип данных, состоящий из элементов, разделенных запятыми.
Элементы списка не обязательно должны быть одного типа. Элементом списка может быть даже другой список.
Списки в Python записываются в квадратных скобках. Каждый элемент в списке имеет свой индекс (номер). Нумерация начинается с нуля.
Кортежи
Кортежи очень похожи на списки, они состоят из элементов, разделенных запятыми.
Основным отличием кортежей от списков является то, что они неизменяемы. Они работают быстрее списков и используются в тех случаях, когда необходимо предохранить данные от перезаписи.
Кортежи в Python записываются в круглых скобках. Каждый элемент в кортеже имеет свой индекс. Индексация начинается с нуля.
Следует обратить внимание на то, что в третьем примере, элементы списка, помещенного в кортеж, будут изменяемыми.
Множества
Множества являются неупорядоченным типом данных, который может хранить только уникальные значения. Все повторы автоматически удаляются.
Множества не поддерживают индексацию, то есть элементы множества не могут иметь индексов.
Множества удобны тем, что с ними можно выполнять операции объединения, пересечения, вычитания, сравнения (находить элементы множества, отсутствующие в другом множестве, или находить элементы множества, присутствующие в другом множестве).
Множества в Python записываются в фигурных скобках.
Элементами множества могут быть числа, строки, кортежи, но не могут быть списки, множества или словари.
Словари
Словари являются неупорядоченным типом данных и состоят из пар ключ-значение.
Используя ключи можно быстро получить значения из словаря (но не наоборот). Ключом может быть любой неизменяемый тип данных (число, строка, кортеж), а значением — любой тип данных.
Пары ключ, значение в словаре разделяются двоеточием и записываются через запятую.
Словари в Python записываются в фигурных скобках.
Ключи в словаре не должны повторяться. Если ключ повторится, то предыдущее значение из словаря будет удалено. Получим:
Логический тип
Логический тип (boolean) имеет два значения: истина (True) и ложь (False).
При преобразовании к логическому типу любой непустой и неравный нулю объект является истиной, а пустой или равный нулю — ложью.
Тип NoneType
Тип NoneType в Python принимает значение None, которое идентично значению Null в других языках программирования.
Проверка типа
Узнать тип объекта можно с помощью функции type().
Создадим строковый объект и напечатаем его тип. Получим:
Проверить тип объекта можно с помощью функции isinstance(). Функция принимает два аргумента: имя объекта и название типа. Если тип объекта и название типа совпадают, то функция возвратит логическое значение True, если не совпадают, то возвратит False.
Создадим целочисленный объект и напечатаем результат, возвращаемый функцией isinstance(). Получим: Попробуем еще. Получим:
Типы данных Python
Python — это объектно-ориентированный язык программирования. Каждая переменная в Python является экземпляром некоторого класса, есть много предопределенных типов данных. Мы можем создавать наши собственные классы для определения пользовательских типов данных.
Какие типы данных наиболее популярны в Python?
Некоторые из популярных типов данных в Python:
Как определить тип данных переменной?
Мы можем использовать функцию type() чтобы узнать тип данных переменной.
Давайте посмотрим на несколько примеров популярных типов данных на Питон.
Строка
Строки Python являются экземплярами класса str. Строка представляет собой последовательность символов Юникода. Строки неизменяемы. Мы можем определить строку, используя одинарные кавычки (‘) или двойные кавычки («).
String — самый популярный тип данных в Python. Для строковых объектов поддерживаются различные операции — длина, формат, разделение, соединение, нарезка и т. д.
Числа
В категории чисел есть три типа данных — int, float и complex. В Python 2 был еще один тип данных long, но он стал устаревшим в Python 3.
Кортеж
Кортеж в Python — это упорядоченная последовательность элементов. Кортеж неизменяем, т.е. после определения мы не можем изменить его значения.
Мы можем определить кортеж, используя круглые скобки, где элементы разделяются запятыми. Кортеж может содержать любое количество элементов, и элементы могут быть любого типа.
Список
Список почти такой же, как и Tuple, за исключением того, что он изменяемый. Порядок элементов сохраняется.
Список определяется с помощью скобок, а элементы разделяются запятыми.
Набор
Python Set — это неупорядоченный набор элементов. Набор не может иметь повторяющихся значений. Порядок элементов в Наборе не поддерживается.
Набор определяется с помощью фигурных скобок, где элементы разделяются запятыми. Python Set использует хеширование для хранения элементов. Таким образом, элементы должны быть хешируемыми, то есть функция hash() должна работать с ними. Поскольку List не может быть хеширован, мы не можем хранить объект List в Set.
Давайте посмотрим, что произойдет, когда мы попытаемся использовать список в качестве элемента Set.
Словарь
Словарь Python — это неупорядоченный набор пар ключ-значение. Он определяется фигурными скобками, а элементы разделяются запятыми. Ключ и значение могут быть любого типа. Пара «ключ-значение» определяется с помощью двоеточия (ключ: значение).
Объекты словаря Python имеют тип ‘dict’. Они хороши для хранения большого количества значений, когда требуется быстрое получение.
Словарь Python использует хеширование ключа для хранения и извлечения элементов, поэтому ключевой объект должен поддерживать функцию hash(). Вот почему мы не можем использовать список в качестве ключа элемента словаря.
Определение пользовательского типа данных в Python
Мы можем определить собственный тип данных, создав класс.
Есть ли у функций тип данных?
До сих пор мы видели, что тип данных связан с переменными. Но есть ли у функций Python также тип данных?
Давайте проверим это с помощью простой программы.
Таким образом, функции также имеют тип данных. Они являются экземплярами функции класса.
Есть ли у методов класса тип данных?
Посмотрим, есть ли у методов класса Python тип данных или нет.
Таким образом, методы класса Python имеют тип данных как «метод». Они являются экземплярами класса «метод».
Вывод
В Python все является объектом какого-то класса, даже функции и методы класса. Мы можем использовать встроенную функцию type() для определения типа данных объекта.
Функция type в Python 3
Эта статья поможет вам разобраться как работает функция type в языке программирования Python.
Введение
Python имеет множество встроенных функций. В этой статье мы обсудим, как проверить тип данных у переменных в Python с помощью функции type.
При программировании на Python мы пришли к ситуации, в которой хотим проверить тип данных у переменной. Для этого нам необходимо использовать встроенную функцию type.
Описание
Type — это встроенная функция, которая помогает определить тип переменной, передаваемой на вход.
Нужно просто поместить имя переменной внутри функции type, и Python вернет тип данных.
В основном, мы используем ее в целях отладки.
Базовый синтаксис
Параметры
Аргумент является необходимым параметром, который принимает внутрь функция type.
Аргументом может быть строка, целое число, список, кортеж, множество, словарь и т.д.
Также мы можем передать в функцию type три аргумента, т.е. type(name, databases, dict). В таком случае он вернет вам новый тип объекта.
Расширенный синтаксис
Параметры
Возвращаемые значения
Примеры
Рассмотрим некоторые способы, с помощью которых можно узнать тип данных у переменной.
Использование базового синтаксиса
В этом примере мы будем принимать входные данные во всех форматах для записи переменной типа string, integer, negative value, float value, complex number, list, tuple, set и dictionary. После этого мы распечатаем тип данных всех переменных и посмотрим вывод.
Здесь все просто и понятно.
Использование расширенного синтаксиса
В этом примере мы возьмем все параметры, такие как имя, базовый класс и т.д. После этого мы распечатаем вывод. Давайте посмотрим более наглядно с помощью следующего кода:
Заключение
В данной статье мы научились проверять тип данных у переменной и изучили как работает функция type с двумя различными методами. Мы также проверили все типы переменных с помощью функции type.
Однако, если у вас есть сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам.
Пожалуйста, прочитайте другие статьи посвященные языку программирования Python. Помножте свой опыт в программирования с практическими советами от разработчика.
Как узнать тип переменной Python
Введение
В Python есть две функции type() и isinstance() с помощью которых можно проверить к какому типу данных относится переменная.
Встроенная функция type() это самый простой способ выяснить тип. Вы можете воспользоваться следующим образом.
Пример использования type()
В Python всего пять типов данных. Создайте пять переменных разного типа и проверьте работу функции:
Спецификацию функции type() вы можете прочитать на сайте docs.python.org
С помощью команды type() можно, например, определить куда установлен Python.
Подробнее об этом можете прочитать здесь
python3 is hashed (/usr/bin/python3)
python3 is hashed (/usr/bin/python)
isinstance()
Кроме type() в Python есть функция isinstance(), с помощью которой можно проверить не относится ли переменная к какому-то определённому типу.
Пример использования
Из isinstance() можно сделать аналог type()
В Python пять типов данных, создадим пять переменных разного типа и проверим работу функции
1380 is int heihei.ru is str True is bool [‘heihei.ru’, ‘topbicycle.ru’, ‘urn.su’] is list (‘andreyolegovich.ru’, ‘aredel.com’) is tuple
Напишем свою фукнцию по определению типа typeof() на базе isinstance
def typeof(your_var): if (isinstance(your_var, int)): return ‘int’ elif (isinstance(your_var, bool)): return ‘bool’ elif (isinstance(your_var, str)): return ‘str’ elif (isinstance(your_var, list)): return ‘list’ elif (isinstance(your_var, tuple)): return ‘tuple’ else: print(«type is unknown»)
Протестируем нашу функцию
В C++ похожую задачу решает функция typeid()
