Питон вывести тип данных

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:

• Числовые типы данных: int, float, complex;
• Типы данных String: str;
• Последовательности: list, tuple, range (список, кортеж, диапазон);
• Двоичные: bytes, bytearray, memoryview;
• Сопоставления: dict;
• Логический: bool;
• set, frozenset.

1. Числовой тип данных

Числовой тип данных Python используется для хранения числовых значений, например;

1. int – содержит целые числа со знаком неограниченной длины.
2. long – содержит длинные целые числа (существует в Python 2.x, не рекомендуется в Python 3.x).
3. float – содержит числа с плавающей точкой с точностью до 15 десятичных знаков.
4. комплексный – содержит комплексные числа.

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.

Источник

Введение в Python

Поиск

Новое на сайте

Типы данных в Python

Переменные в Python:

Переменная в языке программирования это название для зарезервированного места в памяти компьютера, предназначенное для хранения значений. Это означает, что когда вы создаете переменную, вы на самом деле резервируете определенное место в памяти компьютера.

Основываясь на типе данных переменной, интерпретатор выделяет необходимое количество памяти и решает, что может находится в зарезервированной области памяти.

Для понимания, можете думать о переменной как о коробке, в которую можно положить любую вещь, но только определенного размера. Размер в данном примере будет типом переменной. Это не совсем верное определение, но оно дает общее представление о картине в целом.

Присвоение значения переменной:

В Python вам не нужно объявлять тип переменной вручную (как, например в С++). Объявление происходит автоматически (это называется динамическая типизация), когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства ( = ) используется для присвоения значения переменной.

Операнд по левую сторону от знака равно ( = ) это имя переменной, операнд по правую сторону — значение присвоенное этой переменной.

При выполнении, данный код выведет:

Множественное присвоение значений:

В Python возможно присваивать одно значение нескольким переменным сразу. Например:

В данном создается объект со значением 1, и все 3 переменные указывают на область в памяти, в которой он находится.

Встроенные типы данных в Python:

Информация, сохраненная в памяти может быть разных типов данных. Например, возраст человека может быть числовым значением, а его адрес — буквенно-числовым. В Python существует множество стандартных типов данных, которые используются для хранения определенных значений и обладают своими специфическими методами.

К стандартным типам данных в Python относят:

Числовой тип данных в Python:

Числовой тип данных в Python предназначен для хранения числовых значений. Это неизменяемый тип данных, что означает, что изменение значения числового типа данных приведет к созданию нового объекта в памяти (и удалению старого)

Числовые объекты создаются, когда вы присваиваете им значение. Например:

Также вы можете удалять числовой объект при помощи ключевого слова del. Синтаксис команды del следующий:

В Python есть четыре вида числового типа данных:

• int (целое число)
• long (длинное целое число [может быть представлено в восьмеричной или шестнадцатеричной системе исчисления])
• float (число с плавающей точкой: -0.2, 0.0, 3.14159265 и т.д.)
• complex (комплексное число)

Примеры видов числового типа данных:

int	long	float	complex
1	51924361L	0.0	3.14j
102	-0x19323L	15.20	45.j
-786	0122L	-21.9	9.322e-36j
0	0xDEFABCECBDAECBFBAEl	32.3+e18	.876j
0b10	535633629843L	-90.	-.6545+0J
-0x260	-052318172735L	-32.54e100	3e+26J
0x69	-4721885298529L	70.2-E12	4.53e-7j

Строки в Python:

Под строками в Python подразумевается набор символов между кавычками. В Python можно использовать пары одинарных либо двойных кавычек. Из строк можно взять подстроку используя оператор нарезки ( [ ] и [ : ] ) с индексами от нуля для первого символа строки и до последнего. Так же можно использовать обратную индексацию от -1 для последнего символа до начала.

Оператор плюс ( + ) для строк соединяет две строки в одну, звездочка ( * ) оператор повторения. Например:

В результате вы увидите следующее

Списки в Python:

Списки, пожалуй, самый универсальный составной тип данных в Python. Список состоит из элементов, разделенных запятыми, находящихся между квадратными скобками ( [ ] ). В определенной мере, списки подобны массивам в C. Единственной разницей является то, что элементы одного списка могут иметь разные типы данных.

Получить доступ к элементам, сохраненным в списке можно, точно так же, как и в строках, при помощи оператора нарезки ( [ ] и [:] ) и индексов, начиная с нуля и до конца. Знак плюс ( + ) объединяет два списка, а звездочка ( * ) — оператор повторения для списка. Например:

В результате вы увидите :

Кортежи в Python:

Кортеж это еще один составной тип данных, похожий на список. Кортеж состоит из ряда значений, разделенных запятыми, заключенными в круглые скобки ( ( ) ). Основным различием между списками и кортежами является то, что элементы кортежей не могут быть изменены. То есть, кортежи можно рассматривать как списки доступные только для чтения.

Если у вас нет необходимости изменять элементы списка, то для экономии места в памяти лучше использовать тип данных кортеж.

В результате вы получите:

При этом, следующие действия доступны для списков и недоступны для кортежей:

Словари в Python:

Словари в Python это неотсортированная колекция элементов, доступ к которым осуществляется по ключу. То есть, каждому ключу словаря соответствует определенное значение. Ключом может быть любой неизменяемый тип данных (число, строка, кортеж), значением — любой тип данных.

Пары ключ, значение словаря заключаются в фигурные скобки ( < >). Есть несколько способов создания словарей:

Данный код выведет следующее:

Обратите внимание, что ключи и значения выводятся не в том порядке, в котором мы их задавали.

Сеты в Python:

Сет в Python это еще один изменяемый, коллекционный тип данных, отличительной чертой которого является то, что он хранит только уникальные значания.

Создать сеты можно следующими способами:

Для добавление элемента в сет используется метод add, для удаления — pop или remove. Добавление в сет уже существующего элемента не повлияет на сет. Сеты обладают множеством методов для работы с уникальными элементами, например difference — возвращает элементы сета отсутствующие в другом сете, intersection — наоборот, возвращает елементы сета присутствующие в другом сете.

Преобразование типов данных:

Иногда может возникнуть необходимость преобразовать один тип данных в другой. Для этого существуют специальные встроенные функции Python. Вот некоторые из них:

Преобразовывает х в целое число. Например, int(12.4) -> 12

Преобразовывает х в long. Например, long(20) -> 20L

Преобразовывает х в число с плавающей точкой. Например float(10) -> 10.0

Создает комплексное число. Например complex(20) -> (20+0j)

Преобразовывает х в строку. Например str(10) -> ’10’

Преобразовывает s в кортеж. Например tuple(«hello») -> ( «h»,»e»,»l»,»l»,»o» )

Преобразовывает s в список. Например list(«Python») -> [ «P»,»y»,»t»,»h»,»o»,»n» ]

Создает словарь из d. Например dict( [ (1,2), (3,4) ] ) ->

Источник

Основные типы данных Python – что нужно знать

Переменные могут содержать значения, и каждое значение имеет тип данных. Python – это язык с динамической типизацией; следовательно, нам не нужно определять тип переменной при ее объявлении. Интерпретатор неявно связывает значение с его типом.

Переменная a содержит целочисленное значение 5, и мы не определили ее тип. Интерпретатор Python автоматически трактует переменные a как целочисленный тип.

Python позволяет нам проверить тип переменной, используемой в программе, предоставляя функцию type(), которая возвращает тип переданной переменной.

Рассмотрим следующий пример, чтобы определить значения различных типов данных Python и проверить их.

Стандартные типы данных

Переменная может содержать разные типы значений. Например, имя человека должно храниться в виде строки, а его идентификатор – в виде целого числа.

Python предоставляет различные стандартные типы данных, которые определяют метод хранения для каждого из них. Типы данных, определенные в Python, приведены ниже:

1. Числа
2. Последовательности
3. Логический тип данных
4. Наборы
5. Словари

Мы подробно обсудим каждый из них в этом уроке.

Числа

Число хранит числовые значения. Целочисленные, плавающие и комплексные значения относятся к типу данных Python Numbers. Python предоставляет функцию type(), чтобы узнать тип данных переменной. Точно так же функция isinstance() используется для проверки принадлежности объекта к определенному классу.

Python создает объекты Number, когда номер присваивается переменной. Например:

Python поддерживает три типа числовых данных.

1. Int – целочисленное значение может иметь любую длину, например целые числа 10, 2, 29, -20, -150 и т.д. Python не имеет ограничений на длину целого числа. Его значение принадлежит int.
2. Float – используется для хранения чисел с плавающей запятой, таких как 1.9, 9.902, 15.2 и т. д. Имеет точность до 15 десятичных знаков.
3. complex – комплексное число содержит упорядоченную пару, т. е. x + iy, где x и y обозначают действительную и мнимую части соответственно. Комплексные числа типа 2.14j, 2.0 + 2.3j и т. д.

Последовательности

Строка

Строку можно определить как последовательность символов, представленных в кавычках. В Python мы можем использовать одинарные, двойные или тройные кавычки для определения строки.

Обработка строк в Python – простая задача, поскольку Python предоставляет встроенные функции и операторы для выполнения операций со строкой.

В случае обработки строк оператор + используется для объединения двух строк, поскольку операция «hello» + «python» возвращает «hello python».

Оператор * известен как оператор повторения, так как операция «Python» * 2 возвращает «Python Python».

В следующем примере показана строка в Python.

Список

Списки Python похожи на массивы в С++. Однако список может содержать данные разных типов. Элементы, хранящиеся в списке, разделяются запятой(,) и заключаются в квадратные скобки [].

Мы можем использовать операторы slice [:] для доступа к данным списка. Операторы конкатенации(+) и повторения(*) работают со списком так же, как они работали со строками.

Рассмотрим следующий пример.

Кортеж

Кортеж во многом похож на список. Как и списки, кортежи также содержат коллекцию элементов данных разных типов. Элементы кортежа разделяются запятой(,) и заключаются в круглые скобки().

Кортеж – это структура данных, доступная только для чтения, поскольку мы не можем изменять размер и значение элементов кортежа.

Давайте посмотрим на простой пример кортежа.

Словарь

Словарь – это неупорядоченный набор пары элементов “ключ-значение”. Это похоже на ассоциативный массив или хеш-таблицу, где каждый ключ хранит определенное значение. Ключ может содержать любой примитивный тип данных, тогда как значение – это произвольный объект Python.

Элементы в словаре разделяются запятой(,) и заключаются в фигурные скобки <>.

Рассмотрим следующий пример.

Логический тип данных

Тип Boolean предоставляет два встроенных значения: True и False. Эти значения используются для определения истинности или ложности данного утверждения. Обозначается классом bool. Истина может быть представлена любым ненулевым значением или ‘T’, тогда как ложь может быть представлена 0 или ‘F’. Рассмотрим следующий пример.

Набор

Python Set – это неупорядоченный набор типов данных. Он повторяемый, изменяемый(может изменяться после создания) и имеет уникальные элементы. В наборе порядок элементов не определен; он может вернуть измененную последовательность элемента. Набор создается с помощью встроенной функции set() или последовательность элементов передается в фигурных скобках и разделяется запятой. Он может содержать различные типы значений. Рассмотрим следующий пример.

Источник

Функция	Описание