1. Типы данных — документация Python Lessons

Определите тип ваших данных: Прежде чем начать работу с دادهями в Python, вам необходимо определить их тип. Это поможет вам выполнять над ними соответствующие операции и избегать ошибок.

Python имеет следующие встроенные типы данных:

• Целые числа
• Дробные числа
• Комплексные числа
• Строки
• Булевы значения
• Списки
• Кортежи
• Множества
• Словари

Типы данных – документация Python Lessons

Числовые типы данных:

• int – целые числа
• float – числа с плавающей точкой
• complex – комплексные числа

Булевы типы данных:

• bool – логическое значение (Истина/Ложь)

Строковые типы данных:

• str – строка символов

Последовательности:

• list – изменяемый список элементов
• tuple – неизменяемый список элементов
• range – последовательность чисел

Множества:

• set – неупорядоченное множество уникальных элементов
• frozenset – неизменяемое множество уникальных элементов

Словари:

• dict – набор пар ключ-значение

Типы скалярных данных

Скалярные типы данных представляют собой неизменяемые базовые типы, которые являются единицами информации и не могут быть разделены на более мелкие единицы. В Python к типам скалярных данных относятся:

Числовые типы: int (целые числа), float (числа с плавающей точкой), complex (комплексные числа).

Логический тип: bool (логические значения True/False).

Строковый тип: str (неизменяемые последовательности символов Unicode).

Тип "None"": None (специальное значение, обозначающее отсутствие значения).

Отображения** являются изменяемыми неупорядоченными коллекциями пар ключ-значение.

Перечисленные ниже типы данных относятся к отображениям:

dict - стандартный класс для работы с отображениями

OrderedDict - сохраняет порядок вставки элементов

defaultdict - предоставляет значение по умолчанию для отсутствующих ключей

ChainMap - объединяет несколько отображений в единую ссылку

Значения None

Значение None является уникальным и всегда True при сравнении с самим собой:

Проверка типа данных

Чтобы определить тип объекта в Python, используйте функцию type(). Она возвращает тип объекта в виде строки.

Например:

print(type(1))  # 
print(type('строка'))  # 
print(type(1.2))  # 
print(type([1, 2, 3]))  # 

Существует также оператор isinstance(), который проверяет, является ли объект экземпляром указанного типа или его подтипа.

Например:

print(isinstance(1, int))  # True
print(isinstance('строка', str))  # True
print(isinstance(1.2, float))  # True
print(isinstance([1, 2, 3], list))  # True

Вопрос-ответ:

Могу ли я создавать пользовательские типы данных в Python?

Да, Python позволяет создавать собственные типы данных с помощью класса. Класс представляет собой шаблон для создания объектов с определенными атрибутами и методами.

Какие основные встроенные типы данных доступны в Python?

Python предоставляет несколько основных встроенных типов данных, включая числовые типы (целые числа, числа с плавающей запятой, комплексные числа), строковые типы (строки, символы), логические типы (True, False), типы коллекций (списки, кортежи, словари, множества) и другие (None, объекты).

Существует ли разница между целочисленным и вещественным числом в Python?

Да, в Python целочисленные типы (int) представляют целые числа без десятичных знаков, а вещественные типы (float) представляют числа с десятичными знаками. Целочисленные типы могут быть использованы для точных математических операций, в то время как вещественные типы используются для приблизительных вычислений.

Как можно определить тип данных переменной в Python?

Чтобы определить тип данных переменной в Python, используйте встроенную функцию type(). Например, если у вас есть переменная x, содержащая значение "Hello", вы можете получить ее тип, написав: type(x).

Как конвертировать число в строку или строку в число в Python?

Для преобразования числа в строку используйте функцию str(). Для преобразования строки в число используйте функцию int() или float(), в зависимости от желаемого числового типа.