Типы данных в Python - таблица и примеры для начинающих

Старт:21.10.2024

Срок обучения:2 мес.

Основы Python

Практический онлайн-курс, где вы разберетесь в основах самогоуниверсального и востребованного языка — Python.

30 000 ₽75 000 ₽

2 500₽/мес рассрочка

Подробнее

Для успешного старта в программировании на Python необходимо понимать основные типы данных. Этот материал содержит практическую информацию, необходимую для эффективной работы с ними. Ниже представлена таблица основных типов данных Python вместе с соответствующими примерами.

Изучение типов данных – это фундаментальное условие для успешного освоения Python. Понимание различий между целыми числами (int), числами с плавающей точкой (float), строками (str) и логическими значениями (bool) является ключевым для правильной работы программ.

Таблица основных типов данных Python:

| Тип данных | Пример | Описание |

|---|---|---|

| int | 10, -5, 0 | Целые числа |

| float | 3.14, -2.5, 0.0 | Числа с плавающей точкой |

| str | "Привет", 'Python', "123" | Строки текста |

| bool | True, False | Логические значения (истина или ложь) |

Примеры использования:

Целые числа (int):

Числа с плавающей точкой (float):

Строки (str):

Логические значения (bool):

Рассматриваемые примеры продемонстрируют базовые способы работы с этими типами данных. Практическое применение приведённых примеров позволит быстро и эффективно разобраться с особенностями каждого типа данных.

Основные числовые типы данных: int и float

int – целые числа. Примеры: 10, -5, 0, 1000.

float – вещественные числа (с плавающей точкой). Примеры: 3.14, -2.5, 0.0, 1e3 (1000). Обрати внимание на возможность использования экспоненциальной записи (1e3).

Ключевое отличие: int хранит только целые значения, а float может содержать дробные. Это важно для правильной работы с числами в программах, где есть операции с дробными или нецелыми величинами.

Рекомендуем: используйте float для всех чисел, в которых может быть дробная часть. Если операция гарантированно вернёт целое число, используйте int, чтобы экономить память. Например, если в задаче требуется посчитать количество студентов в группе, тип данных int - правильный выбор.

Строковый тип данных: str

Создание строк:

Создать строку можно, заключив символы в одинарные или двойные кавычки:

строка1 = "Это строка"

строка2 = 'Также строка'

Обращение к символам:

Каждый символ в строке имеет свой индекс (номер). Индексация начинается с нуля.

print(строка1[0]) # Выведет "Э"

print(строка1[-1]) # Выведет последний символ ("а")

Срезы строк позволяют извлекать подстроки. Используйте синтаксис: строка[start:stop:step].

print(строка1[2:5]) # Выведет "то " (символы с индекса 2 до 5, не включая 5)

print(строка1[:5]) # Выведет "Это с" (до 5-го символа, не включая)

print(строка1[5:]) # Выведет "рока" (с 5-го символа до конца)

Методы строк:

Python предоставляет множество полезных методов для работы со строками. Например:

• строка1.upper() переводит строку в верхний регистр.
• строка1.lower() - в нижний.
• строка1.find("строк") возвращает индекс подстроки "строк" (или -1, если нет).
• строка1.replace("строка", "текст") заменяет "строка" на "текст".

Примеры:

имя = "Иван"
возраст = 30
print("Привет, " + имя + "! Вам " + str(возраст) + " лет.")

Этот пример иллюстрирует конкатенацию строк и преобразование чисел в строковый тип.

Важный момент: для объединения строк и чисел необходимо явно преобразовать число в строку с помощью функции str().

Логический тип данных: bool

Логический тип данных в Python представлен типом bool. Он принимает только два значения: True или False.

Пример 1:

result = 5 > 3
print(result)  # Выведет True

Пример 2:

age = 18
is_adult = age >= 18
print(is_adult)  # Выведет True

Рекомендация 1: Используйте логические переменные для управления потоком программы (условия if, while).

age = 15
if age >= 18:
print("Доступ разрешен")
else:
print("Доступ запрещен")

Рекомендация 2: Операторы сравнения дают логические результаты.

• == (равно)
• != (не равно)
• > (больше)
• < (меньше)
• >= (больше или равно)
• <= (меньше или равно)

Пример 3:

number = 10
is_positive = number > 0
print(is_positive)  # Выведет True

Рекомендация 3: Функции, возвращающие логические значения, облегчают чтение кода.

def is_even(number):
return number % 2 == 0
result = is_even(4)
print(result)  # Выведет True

Тип данных список (list):

Используйте списки для хранения упорядоченных коллекций элементов. Каждый элемент в списке имеет индекс (позицию), начиная с 0.

Создание списка:

my_list = [1, 2, "строка", True] – создает список с целыми числами, строкой и булевым значением.

empty_list = [] – создает пустой список.

Доступ к элементам:

my_list[0] – вернёт первое значение (1).

my_list[-1] – вернёт последнее значение (True).

Изменение элементов:

my_list[1] = 3 – изменит значение второго элемента на 3.

Добавление элементов:

my_list.append(4) – добавит 4 в конец списка.

my_list.insert(2, "новый элемент") – вставит "новый элемент" на позицию 2.

Удаление элементов:

my_list.remove("строка") – удаляет первую встретившуюся "строку".

del my_list[0] – удаляет элемент по индексу 0.

my_list.pop() – удаляет и возвращает последний элемент.

Длина списка:

len(my_list) – возвращает количество элементов в списке.

Примеры с циклами for:

for item in my_list: print(item) – выведет каждый элемент в отдельной строке.

for i in range(len(my_list)): print(my_list[i], i) – выведет каждый элемент со своим индексом.

Вложенные списки:

nested_list = [[1, 2], [3, 4]] – пример списка внутри списка.

Кортежи (tuple) и множества (set):

Кортежи (tuple) – упорядоченные, неизменяемые последовательности элементов. Используйте кортежи, когда вам нужно хранить данные, которые не должны изменяться.

• Создание: Используйте круглые скобки () или функцию tuple().
• Пример: my_tuple = (1, 2, 'hello')
• Доступ к элементам: По индексу, аналогично спискам.
• Изменение: Невозможно изменить содержимое кортежа после его создания.
• Применение: Хранение данных, которые не должны меняться (например, координаты точки).

Множества (set) – неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Используйте множества, если вам нужно хранить уникальные значения или выполнять операции над ними.

• Создание: Используйте фигурные скобки {} или функцию set().
• Пример: my_set = {1, 2, 3}
• Уникальность: Множества автоматически удаляют повторяющиеся элементы.
• Операции: Поддерживаются операции объединения, пересечения, разности множеств. (union, intersection, difference).
• Пример использования операций: set1 = {1, 2, 3} , set2 = {3, 4, 5} , set1.union(set2) = {1, 2, 3, 4, 5}, set1.intersection(set2) = {3}, set1.difference(set2) = {1, 2}
• Применение: Проверка принадлежности элемента, удаление дубликатов, нахождение общих элементов.

1. Ключевое различие: Кортежи упорядочены, множества - нет.

2. Ключевое различие: Кортежи изменяемы, множества - нет.

Тип данных словарь (dict):

Создание словаря:

Используйте фигурные скобки {} для создания словаря, записывая пары "ключ : значение":

my_dict = {"name": "Иван", "age": 30, "city": "Москва"}

Доступ к значениям:

Обращение к значению происходит по ключу:

print(my_dict["name"])  # Выведет: Иван

Добавление новых пар:

my_dict["country"] = "Россия"
print(my_dict)  # Выведет словарь с новым элементом

Изменение значений по ключу:

my_dict["age"] = 31
print(my_dict)  # Выведет словарь с изменённым значением

Проверка наличия ключа:

if "city" in my_dict:
print("Город есть в словаре") # Выведет "Город есть в словаре"

Получение всех ключей, значений и пар "ключ-значение":

print(my_dict.keys()) # Выведет все ключи
print(my_dict.values()) # Выведет все значения
print(my_dict.items()) # Выведет все пары "ключ-значение"

Удаление элемента:

del my_dict["city"]

Важно! Ключи в словаре должны быть неизменяемыми типами данных (строки, числа, кортежи). Значения могут быть любых типов.

Вопрос-ответ:

Какие типы данных в Python существуют помимо чисел и строк?

В Python помимо числовых типов (целые числа, числа с плавающей запятой) и строковых данных есть ещё ряд важных типов. Это списки (с упорядоченными значениями), кортежи (похожи на списки, но неизменяемы), словари (хранят данные в виде пар "ключ-значение") и множества (для хранения уникальных значений). Каждый из них используется для решения определенных задач. Например, словари удобны для хранения информации о чём-то, где каждое свойство имеет отдельное имя ("ключ"). Списки полезны, когда нужно хранить упорядоченный набор объектов, например, список заказов в интернет-магазине. Кортежи, как правило, применяются, когда порядок данных не должен меняться. Множества, прежде всего, пригодятся, когда нужно проверить наличие или отсутствие определённого значения (элемента). У каждого типа свои сильные и слабые стороны.

Как объявить пустой список в Python?

Пустой список в Python создаётся путём присваивания пустого литерала `[]` переменной. Например: `my_list = []`. Это простейший способ создать пустой список.

Можно ли менять значения элементов в кортеже после его создания?

Нет, кортежи в Python неизменяемы. После создания кортежа нельзя изменить его элементы. Если нужно изменить данные, содержащиеся в кортеже, необходимо создать новый кортеж.

В чём разница между списком и кортежем, и когда лучше использовать тот или другой?

Список - это изменяемый тип данных, в который можно добавлять, удалять и изменять элементы после создания. Кортеж - неизменяемый тип, что обеспечивает защиту от непреднамеренных изменений. Если не планируется менять содержащуюся информацию, используйте кортеж - он эффективнее по памяти. Если нужна возможность изменения содержимого, выбирайте список.

Какие основные типы данных есть в Python, и для чего они нужны?

Python поддерживает множество типов данных, каждый из которых предназначен для хранения и обработки определённого вида информации. Основные типы данных включают: числа (целые и вещественные), строки, логические значения (True/False), списки, кортежи, словари и множества. Числа используются для математических операций, строки для работы с текстом, логические значения – для условий в программах. Списки и кортежи хранят упорядоченные коллекции данных, словари – пары "ключ-значение", а множества – уникальные элементы. Выбор подходящего типа данных зависит от того, какие данные нужно преобразовать и обработать. Например, для хранения имен студентов подойдёт строковый тип данных, а для подсчёта количества студентов – целые числа.