У Python типи даних – це категорії, які визначають характеристики та поведінку значень, використаних у програмі. Python підтримує різні типи даних, кожен з яких представляє певний вид інформації.
Базові типи даних у Python
У Python існує кілька базових типів даних, які є основою для роботи з інформацією в програмі. Ось огляд основних типів даних у Python із прикладами використання кожного з них.
Числові типи даних
— `int` (integer) — цілі числа.
```python
age = 25
count = 100
```
— `float` (floating-point) — числа з плаваючою точкою.
```python
pi = 3.14
temperature = 98.6
```
Строковий тип даних
— `str` (string) — послідовність символів у лапках.
```python
name = "Alice"
message = 'Привіт, світ!'
```
Логічний тип даних
— `bool` (boolean) — логічні значення `True` (істина) та `False` (брехня).
```python
is_student = True
is_adult = False
```
Списки
— `list` — впорядкована змінна колекція елементів, які можуть бути різних типів.
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
fruits = ['яблуко', 'банан', 'груша']
```
Кортежі
— `tuple` — впорядкована незмінна колекція елементів, які можуть бути різними типами.
```python
coordinates = (10, 20)
rgb_color = (255, 0, 0)
```
Словники
— `dict` (dictionary) — невпорядкована колекція пар ключ-значення, що дозволяє швидко знаходити значення ключа.
```python
person = {'name': 'Alice', 'age': 30}
grades = {'math': 90, 'english': 85, 'history': 92}
```
Множини
— `set` — невпорядкована колекція унікальних елементів.
```python
colors = {'red', 'green', 'blue'}
fruits_set = set(['яблуко', 'банан', 'груша'])
```
Кожен із цих базових типів даних має свої особливості та застосування в програмуванні. Від вибору правильного типу даних залежить ефективність і функціональність вашого коду.
💼 Готові влаштуватися на високооплачувану роботу програміста?🐍
🚀Стартуйте з Python Start – онлайн курс від Foxminded, що відкриє двері до світу Python.
👆👆👆
Числові типи даних у Python
У Python існують два основні числові типи даних: `int` (цілі числа) і `float` (числа з плаваючою крапкою). Обидва типи представляють числові значення, але мають деякі відмінності у своїх властивостях і використанні.
`int` (цілі числа)
– `int` представляє цілі числа без дробової частини.
– Приклади: 1, -5, 1000, 0.
– Цілі числа можуть бути додатними, від’ємними або нулем.
– `int` не має обмеження за розміром і може представляти цілі числа довільної довжини.
Приклади використання `int`:
```python
age = 25
quantity = 100
```
`float` (числа з плаваючою крапкою)
– `float` представляє числа з плаваючою крапкою, тобто числа з дробовою частиною.
– Приклади: 3.14, -0.5, 2.0, 1.23e-5 (наукова нотація).
– `float` використовується для представлення дійсних чисел і результатів арифметичних операцій, у яких присутня дробова частина.
Приклади використання `float`:
```python
pi = 3.14
temperature = 98.6
```
Загальні операції з числовими типами даних
1. Арифметичні операції: `+` (додавання), `-` (віднімання), `*` (множення), `/` (ділення), `**` (піднесення до степеня).
```python
a = 10
b = 3
result_sum = a + b # 13
result_sub = a — b # 7
result_mul = a * b # 30
result_div = a / b # 3.33333...
result_power = a ** b # 1000
```
2. Перетворення типів.
– Іноді може знадобитися перетворити числовий тип даних з `int` в `float` або навпаки.
```python
x = 5
y = 2.5
int_x = int(y) # 2
float_y = float(x) # 5.0
```
3. Округлення чисел.
– У Python є функції `round()` і `int()` для округлення чисел.
```python
number = 3.6
rounded_number = round(number) # 4
integer_part = int(number) # 3
```
Числові типи даних у Python використовуються для виконання математичних операцій, зберігання кількісної інформації та представлення результатів обчислень. Вони відіграють важливу роль у програмуванні та широко застосовуються в різних завданнях, таких як обчислення, статистика, фінанси, і багато іншого.
Незмінні типи даних у Python
У Python незмінні типи даних — це типи даних, значення яких не можна змінити після їх створення. Коли змінній присвоюється значення незмінного типу даних, не можна змінити це значення безпосередньо. Замість цього, якщо необхідно змінити значення, створюється новий об’єкт із новим значенням.
Ось деякі з основних незмінних типів даних у Python:
Числові типи даних (`int`, `float`)
– Числові типи даних у Python є незмінними. Після створення змінної з числовим значенням, це значення не можна змінити.
```python
x = 5
y = 3.14
x = 10 # Правильно: створюється новий об'єкт із новим значенням
y = y + 1 # Правильно: створюється новий об'єкт із новим значенням
```
Строковий тип даних (`str`)
– Рядки в Python також є незмінними. Коли створюється рядкова змінна, не можна змінити її символи безпосередньо.
```python
message = "Привіт"
# Неправильно: не можна змінити символи у рядку
message[0] = "п"
# Правильно: створюється новий об'єкт із новим значенням
new_message = "п" + message[1:]
```
Кортежі (`tuple`)
– Кортежі є незмінними колекціями елементів. Після створення кортежа його елементи не можуть бути змінені.
```python
coordinates = (10, 20)
# Неправильно: не можна змінити елементи кортежу
coordinates[0] = 5
# Правильно: створюється новий кортеж із новими значеннями
new_coordinates = (5, coordinates[1])
```
Незмінні типи даних забезпечують безпеку і передбачуваність програми, оскільки вони не можуть бути випадково змінені в процесі виконання коду. Це також дає змогу використовувати незмінні об’єкти як ключі словників і елементи множин, оскільки їхні значення залишаються постійними.
Примітивні типи даних у Python
У Python термін “примітивні типи даних” зазвичай не використовується, як, наприклад, у мовах програмування C або Java. Натомість у Python використовуються базові (або вбудовані) типи даних, які представляють основні категорії інформації, з якими можна працювати в програмі. Ось основні базові типи даних у Python та їхні ролі в програмуванні:
Числові типи даних (`int`, `float`)
- `int` представляє цілі числа без дробової частини, а `float` представляє числа з плаваючою крапкою (з дробовою частиною).
- Числові типи даних використовуються для виконання математичних операцій, зберігання кількісної інформації та подання результатів обчислень.
Стрічковий тип даних (`str`)
- `str` представляє послідовність символів, укладених у лапки.
- Рядкові типи даних використовуються для роботи з текстовою інформацією, відображення повідомлень користувачеві, опрацювання даних і багато чого іншого.
Логічний тип даних (`bool`)
- `bool` представляє логічні значення `True` (істина) і `False` (брехня).
- Логічні типи даних використовуються для виконання умовних операцій і прийняття рішень у програмі.
Списки (`list`) .
- `list` представляє впорядковану змінювану колекцію елементів, що змінюється.
- Списки використовуються для зберігання наборів даних, які можуть бути змінені, додані або видалені в процесі виконання програми.
Кортежі (`tuple`)
- `tuple` представляє впорядковану незмінну колекцію елементів.
- Кортежі використовуються для представлення фіксованих наборів даних, які не повинні змінюватися.
Словники (`dict`)
- `dict` представляє невпорядковану колекцію пар ключ-значення.
- Словники використовуються для створення асоціативних масивів, де кожному ключу відповідає своє значення.
Множини (`set`)
- `set` представляє невпорядковану колекцію унікальних елементів.
- Множини використовуються для виконання операцій сукупності, таких як об’єднання, перетин і різниця.
Базові типи даних у Python надають програмістам потужні інструменти для обробки різних видів інформації. Вони відіграють важливу роль у програмуванні та використовуються для розв’язання різноманітних завдань, починаючи від простих обчислень до складних обробок даних і створення зручних користувацьких інтерфейсів.
Як перевірити тип даних у Python
У Python існує кілька методів і функцій для перевірки типів даних об’єктів. Ось деякі з них із прикладами:
`type()`: Це функція, яка повертає тип об’єкта.
```python
x = 5
y = "Hello"
z = [1, 2, 3]
print(type(x)) # <class 'int'>
print(type(y)) # <class 'str'>
print(type(z)) # <class 'list'>
```
`isinstance()`: Це функція, яка перевіряє, чи є об’єкт екземпляром певного класу або типу даних.
```python
x = 5
y = "Hello"
z = [1, 2, 3]
print(isinstance(x, int)) # True
print(isinstance(y, str)) # True
print(isinstance(z, list)) # True
# Можна також перевірити, чи об'єкт є екземпляром одного з декількох типів даних:
print(isinstance(x, (int, float))) # True, так як x є int
print(isinstance(y, (int, float))) # False, тому що y не є ні int, ні float
```
type()` vs `isinstance()`: Зверніть увагу, що `type()` і `isinstance()` можуть давати різні результати в деяких випадках. `type()` повертає точний тип даних об’єкта, в той час як `isinstance()` дозволяє перевірити, чи є об’єкт екземпляром зазначеного типу або його підкласів.
```python
class A:
pass
class B(A):
pass
x = B()
print(type(x)) # <class '__main__.B'>
print(isinstance(x, A)) # True, тому що x є екземпляром класу A або його підкласу
print(isinstance(x, B)) # True, тому що x є екземпляром класу B
```
Важливо зазначити, що перевірка типів даних може бути корисною під час написання програм із різними умовами та логікою. Однак у більшості випадків, дотримання принципів сильної типізації Python і правильне використання базових типів даних дозволяють уникнути необхідності частої перевірки типів.
📢 Підпишись на наш Ютуб-канал! 💡Корисні відео для програмістів вже чекають на тебе!
🔍 Обери свій курс програмування! 🚀 Шлях до кар’єри програміста починається тут!
Висновок
Ми розглянули різні аспекти типів даних у Python та їхню роль у програмуванні. Уміння правильно обирати та використовувати типи даних у Python є важливою навичкою для розробників, оскільки воно сприяє ефективності, читабельності та підтримці коду.
Не забувайте, що програмування – це безперервний процес навчання і розвитку. Якщо у вас виникнуть додаткові запитання або вам знадобиться додаткове пояснення з якоїсь теми, не соромтеся ставити запитання в коментарях;
💡 Розкажіть про ваш досвід роботи з різними типами даних у Python. Діліться своїми порадами та історіями у коментарях! 💬🐍