Типы данных в Python: полное руководство

Благодаря своей динамической типизации Python может применяться в различных сферах разработки: от простых веб-приложений до Data Science и новаторских ИИ-моделей. Одной из важных особенностей языка программирования Python является система типов данных, которая заметно упрощает работу с объектами. Содержание этой статьи посвящено основным типам данных в Python, их применению и особенностям.

Что такое типы данных

Тип данных — это классификация, по которой определяются значения, используемые в переменной, и разновидность операций, допустимых в работе над этими значениями. Список категорий типов данных, поддерживаемых Python:

• числовые типы;
• логические типы;
• последовательности;
• множества;
• отображения.

Все эти категории позволяют описывать данные различной сложности, что обеспечивает гибкость в разработке.

Динамическая типизация

Поскольку Python использует динамическую типизацию, на практике это приводит к тому, что переменные не нуждаются в явном объявлении типа. Он определяется автоматически на основе присваиваемого значения. Давайте взглянет на фрагмент кода:

x = 20      # x – это целое число
x = "Hello" # сейчас x – это строка

 

Числовые типы

Числа в языке Python представлены несколькими типами данных: int, float и complex. Давайте их рассмотрим более подробно.

int

Целые числа (int) представляют собой неограниченные по размеру целые значения. Они одни из наиболее распространенных типов данных в этом языке программирования. Рассмотрим код:

x = 42      # Целое число
y = -10     # Отрицательное целое число

 

Целые числа в Пайтоне могут быть произвольно большого размера, что выгодно отличается от других языков программирования. Ноль тоже относится к типу данных int.

float

float — это тип данных для отображения дробных чисел или чисел с плавающей запятой. Этот тип имеет ограниченную точность, поскольку числа хранятся в двоичной форме.

pi = 3.14159  # Число с плавающей запятой

 

Выполняя операции с типом данных float, вы можете столкнуться с некритичными ошибкам округления. Они возникают из-за того, что память ПК отображает дробные числа, округляя их согласно собственным правилам.

complex

Комплексные числа или тип complex в языке Python состоят из реальной и воображаемой (мнимой) частей. Их записывают по принципу real + imag * j , где real + и imag — это числа с плавающей запятой, а j — обозначение мнимой части. Пример кода: 

z = 8 + 11j  # Комплексное число

 

Очень часто комплексные числа применяются в математических и инженерных задачах, связанных с расчетами в комплексной плоскости.

Логические типы

С помощью типа данных bool можно отображать логические значения: True и False. Обычно он используется для показа значений истинности выражений.

a = True
type(a)

b = False
type(b)

 

Чтобы вернуть значения типа bool, используют операции сравнения, такие как ==, !=, >, <.

Строки (str)

Строки (str) — это тип данных в виде последовательности символов, необходимых для работы с текстом. Такие последовательности могут заключаться в кавычки.

message = "Hello, World!"

 

Со строками можно выполнять такие операции:

• Конкатенация: складывание строк оператором +.
• Повторение: умножение строки на число.
• Извлечение символов: доступ к элементам строки по индексу.

s = "Python"
print(s[0])  # 'P'
print(s[-1]) # 'n'

 

Содержимое строк нельзя изменить после их создания. Но вы всегда можете создать новую строку.

Распространенные методы строк:

• upper() и lower() — изменение регистра.
• split() — разделение строки.
• replace() — замена подстроки.

 

Последовательности

Коллекции элементов можно упорядочить при помощи последовательности. В языке Python есть несколько типов последовательностей: списки, кортежи и диапазоны.

Списки (list)

Список — это последовательность, которая может изменяться и содержать элементы разных типов данных. Чтобы объявить список, достаточно открыть квадратные скобки.

numbers = [10, 20, 30, 40, 50]

 

Кортежи (tuple)

Кортежи — это последовательность, которую, в отличие от списка, нельзя изменить. Кортежи объявляют с помощью круглых скобок.

coordinates = (20, 30)

 

Поскольку кортежи неизменяемы, они имеют ограниченное количество операций по сравнению со списками. К плюсам стоит отнести то, что они занимают меньше памяти и защищены от случайного изменения.

Диапазоны (range)

Диапазон (range) — это специальный тип данных, представляющий собой последовательность целых чисел. Их часто используют в циклах.

r = range(1, 10)

 

Множества (set)

Множество — это набор неупорядоченных элементов, каждый из которых представлен только один раз. Их объявляют фигурными скобками.

unique_numbers = {10, 20, 30, 40, 50}

 

Множества могут использоваться в самых разных операциях, включая объединение, добавление или исключение, разность и пересечение.

a = {10, 20, 30}
b = {30, 40, 50}
print(a & b)  # {30} (пересечение)

 

Словари (dict)

Словарь — это беспорядочный набор пар “ключ-значение”, представленный типом dict. Как и множества, их объявляют фигурными скобками.

student = {"name": "Jane", "age": 15, "grade": "B"}

 

Ключи в словаре обязан иметь свойства уникальности и неизменяемости. Значения могут быть совершенно любыми объектами.

None

None — это тип данных, которые обозначает отсутствия значения или пустоту. В отличие от False, нуля или пустой строки, None — это отдельный тип, не эквивалентным иным типам.

x = None

 

Как проверить тип данных в Python

Чтобы проверить тип данных объекта, в Python есть отличная встроенная функция type(). Она возвращает тип переданного объекта в зависимости от переданных аргументов.

x = 43
print(type(x))  # <class 'int'>

y = "Hello"
print(type(y))  # <class 'str'>

 

Несмотря на то, что type() возвращает точный тип объекта, если вам нужно проверить соответствие объекта экземпляру конкретного класса, рекомендуется использовать isinstance(). Это более оптимальный способ, поскольку тут функция дополнительно проверяет объект классу на наследование. Пример кода с isinstance():

x = 43
print(isinstance(x, int))  # True

y = "Hello"
print(isinstance(y, str))  # True

 

Если вам нужно передать типы в виде кортежа, то isinstance() может проверить ее принадлежность к нескольким типам: 

x = 3.14
print(isinstance(x, (int, float)))  # True

 

Различие между type() и isinstance()

Чтобы не возникла путаница, помните, что функция type() проверяет точный тип объекта, а isinstance() делает проверку на соответствие объекта экземпляру указанного класса или его подклассов. 

Заключение

Типы данных в языке Python это удобный инструмент, обеспечивающий гибкую работу с различными объектами. Наличие в нем динамической типизации и встроенных типов дает программистам широкие возможности для обработки данных. Независимо от того, с какими объектами вы работаете: простыми или дробными числами, списками, множествами или словарями, Python обрабатывает их и выдает информацию быстро и с максимальной читабельностью.