Как вывести тип данных python

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.

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:

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.

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

Список типов данных в Python

Н ачнём с того, что все данные в Python являются объектами. Они могут создаваться нами вручную, либо быть изначально встроенными на уровне языка. Объект можно охарактеризовать, как особую область памяти, где хранятся некоторые значения и определённые для этих значений операции.

Проиллюстрировать фундаментальность объектов в разрезе Питона можно, приведя пример общего вида программы на этом языке. Итак:

Ну и вполне закономерно, что объекты можно классифицировать по их типам.

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python — язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

a = 1 print(type(a)) a = ‘one’ print(type(a)) a = <1: 'one'>print(type(a))

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

💭 Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

👍 К плюсам динамической типизации можно отнести:

# список, элементами которого являются строка, целое число и кортеж variety_list = [‘String’, 42, (5,25)]

🙁 К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

Разница между атомарными и структурными типы данных

По одной из классификаций все типы данных в Python делятся на атомарные и ссылочные.

Разница между этими двумя группами уходит глубоко в корни языка. Вкратце:

Атомарные объекты, при их присваивании, передаются по значению, а ссылочные — по ссылке

# пример присваивания атомарного объекта atom = 3 btom = atom atom = 2 print(atom) > 2 print(btom) > 3

Из результатов видно, что переменной btom было присвоено именно значение, содержащееся в atom, а не ссылка, указывающая на область памяти.

Посмотрим, как это работает для структурных типов:

# пример присваивания ссылочного объекта link = [‘Ipona’, ‘Master Sword’] alin = link link[0] = ‘Zelda’ print(link) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’] print(alin) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’]

Поскольку списки — это ссылочные объекты, то вполне закономерно, что после присваивания переменной link переменной alin передалась именно ссылка на объект list-а и, при печати, на экран были выведены две одинаковые надписи.

Собственно, в этом и вся разница.

Числовые типы

«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.

int (целое число)

Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.

Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также int применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.

float (число с плавающей точкой)

Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:

print(0.3 + 0.3 + 0.3) > 0.8999999999999999 print(0.3 * 3 == 0.9) > False

В плане записи, float ничем не отличаются от int :

# примеры вещественных чисел zero = 0.0 pi = 3.14 e = 2.71

В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без float никуда.

complex (комплексное число)

Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.

В Python комплексные числа задаются с помощью функции complex() :

# пример комплексного числа z = complex(1, 2) print(z) > (1+2j) # вещественная часть print(z.real) > 1.0 # мнимая часть print(z.imag) > 2.0 # сопряженное комплексное число print(z.conjugate()) > (1-2j)

Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:

z1 = complex(4, 5) z2 = complex(100, 200) print(z1 > z2) > Traceback (most recent call last): print(z1> z2) TypeError: ‘>’ not supported between instances of ‘complex’ and ‘complex’

Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.

Источник

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.

Разница между type() и isinstance()

type() возвращает тип объекта

Встроенная функция type() это самый простой способ выяснить тип. Вы можете воспользоваться следующим образом.

Пример использования type()

В Python четырнадцать типов данных.

Для начала рассмотрим три численных типа (Numeric Types):

Создайте три переменные разного численного типа и проверьте работу функции:

var_int = 1380 var_float = 3.14 var_complex = 2.0-3.0j print (type(var_int)) print (type(var_float)) print (type(var_complex))

Рассмотрим ещё несколько примеров

Спецификацию функции type() вы можете прочитать на сайте docs.python.org

Команда type

Есть ещё полезная команда type которая решает другую задачу.

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()

Упростим задачу рассмотрев только 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»)

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.

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:

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:

Примеры видов числового типа данных:

Строки в Python:

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.

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:

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:

Преобразование типов данных:

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

Источник