Как вывести тип данных python

3. Типы данных

Хотя в Python существует множество типов данных, есть среди них наиболее распространенные. Например, следующие:

1. int — этот тип данных состоит из целых чисел.
2. float — этот тип используется для работы с десятичными числами.
3. str — переменная с типом str (от string — строка) хранит данные в виде текстовых строк.

Где используется

• Данные используются в программирования повсеместно, поэтому важно понимать, с какими именно вы сейчас работаете, и какие последствия это накладывает на процесс взаимодействия. Существует множество типов данных, но только некоторые из них используются каждым программистом.
• int — тип данных для работы с целыми числами, а float — для работы с числами с плавающей точкой. str хранит данные в строковом формате и может включать буквы, символы и цифры. В то же время в int и float использовать символы нельзя — только числа.
• тип bool состоит всего из двух значений: True или False . Важно отметить, что при инициализации или присваивании значения типа bool True или False нужно вводить без кавычек. Строковые же значения наоборот всегда заключены в кавычки.

Рекомендации по работе с типами данных

1. Нужно всегда помнить о следующих особенностях типов данных: их форматах, областях применения и возможностях.
2. Строковые значения всегда заключены в кавычки, тогда как int , float или bool записываются без них.

Примеры работы с разными типами данных

В этом примере были созданы переменные двух типов данных, после чего они были выведены на экран. my_сars_number — это целое число ( int ), а my_сars_color — строка ( str ).

Рассмотрим порядок выполнения этого года:

1. В первой строке создается переменная my_сars_number , и ей присваивается значение 3. Это внутренний процесс, поэтому увидеть результат этой операции не выйдет, только если не попробовать вывести значение переменной.
2. На второй строке создается еще одна переменная, которой присваивается свое значение.
3. На 3 и 4 строках ранее созданные переменные выводятся на экран.

Советы:

А зачем типы данных вообще нужны в Python? Этот вопрос наверняка будет интересовать в первую очередь начинающих программистов.

1. Если подумать о внутреннем устройстве компьютера, то память в нем занимается распределением, а центральный процессор отвечает за вычисления. Благодаря типам данных компьютер знает, как распределять память, для чего ее использовать и какие операции выполнять с каким типом данных.
2. Отличное сравнение в данном случае — контейнеры для продуктов. Типы данных можно воспринимать как разные контейнеры. В зависимости от типа еды, ее нужно размещать в соответствующих емкостях.
3. С другой стороны, если конкретные данные — это целое число, то компьютер может не думать о конвертации их в нижний или верхний регистр, поиске гласных и так далее. Если строка — то здесь уже арифметические операции, поиск квадратного корня, конвертация и прочие команды становятся нерелевантными.

Создадим число с плавающей точкой.

В этом примере создаем число с плавающей точкой и выводим его на экране.

Продвинутые концепции

В Python есть и много других типов данных, например:

• байты;
• комплексные числа;
• булевые значения.

Есть даже и другие значения в других областях: дата, время, GPS-координаты и так далее. В будущем полезно использовать их особенно в крупных проектах. Но пока что остановимся на базовых.

Посмотрим на булевый тип. Это довольно простая концепция, но более сложный тип данных. Основная сложность в том, что мы не сталкиваемся с таким типом в реальном мире, и поэтому порой его сложновато воспринимать. Булевый тип можно воспринимать как переключатель. Он может быть либо включенным, либо выключенным. В Python это либо True , либо False .

Важно запомнить, что значения этого типа не должны быть заключены в кавычки. Это их основное отличие от строк. По сути, True и «True» — это два разных типа данных в Python: булевое и строка.

В более продвинутых примерах булевые типы окажутся очень полезными.

В следующем примере может показаться, что используется строка, но на самом деле это значение булевого типа. Оно может быть либо True , либо False .

Источник

Функция type в Python 3

Эта статья поможет вам разобраться как работает функция type в языке программирования Python.

Введение

Python имеет множество встроенных функций. В этой статье мы обсудим, как проверить тип данных у переменных в Python с помощью функции type.

При программировании на Python мы пришли к ситуации, в которой хотим проверить тип данных у переменной. Для этого нам необходимо использовать встроенную функцию type.

Описание

Type — это встроенная функция, которая помогает определить тип переменной, передаваемой на вход.

Нужно просто поместить имя переменной внутри функции type, и Python вернет тип данных.

В основном, мы используем ее в целях отладки.

Базовый синтаксис

Параметры

Аргумент является необходимым параметром, который принимает внутрь функция type.

Аргументом может быть строка, целое число, список, кортеж, множество, словарь и т.д.

Также мы можем передать в функцию type три аргумента, т.е. type(name, databases, dict). В таком случае он вернет вам новый тип объекта.

Расширенный синтаксис

Параметры

• name — это имя класса.
• bases — это необязательный параметр, это имя базового класса.
• dict — это необязательный параметр, и это пространство имён имеет определение класса.

Возвращаемые значения

• Если мы передадим в качестве параметра только объект, то он вернет только тип объекта.
• Если мы передадим имя, базы и диктат в качестве параметра, то он вернет новый тип.

Примеры

Рассмотрим некоторые способы, с помощью которых можно узнать тип данных у переменной.

Использование базового синтаксиса

В этом примере мы будем принимать входные данные во всех форматах для записи переменной типа string, integer, negative value, float value, complex number, list, tuple, set и dictionary. После этого мы распечатаем тип данных всех переменных и посмотрим вывод.

Здесь все просто и понятно.

Использование расширенного синтаксиса

В этом примере мы возьмем все параметры, такие как имя, базовый класс и т.д. После этого мы распечатаем вывод. Давайте посмотрим более наглядно с помощью следующего кода:

Заключение

В данной статье мы научились проверять тип данных у переменной и изучили как работает функция type с двумя различными методами. Мы также проверили все типы переменных с помощью функции type.

Однако, если у вас есть сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам.

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:

1. Числа
2. Последовательности
3. Логический тип данных
4. Наборы
5. Словари

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.

1. Int – целочисленное значение может иметь любую длину, например целые числа 10, 2, 29, -20, -150 и т.д. Python не имеет ограничений на длину целого числа. Его значение принадлежит int.
2. Float – используется для хранения чисел с плавающей запятой, таких как 1.9, 9.902, 15.2 и т. д. Имеет точность до 15 десятичных знаков.
3. complex – комплексное число содержит упорядоченную пару, т. е. x + iy, где x и y обозначают действительную и мнимую части соответственно. Комплексные числа типа 2.14j, 2.0 + 2.3j и т. д.

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

Переменные Python – руководство по применению

В Python нам не нужно указывать тип переменной, потому что Python – это язык вывода и достаточно умен, чтобы получить тип переменной.

Имена переменных могут состоять из букв и цифр, но они должны начинаться с буквы или символа подчеркивания. Для имени рекомендуется использовать строчные буквы. Rahul и rahul – две разные переменные.

Что такое переменная в Python?

Переменная в Python – это имя, которое используется для обозначения ячейки памяти. Переменные также известны как идентификаторы и используются для хранения значений.

Наименование идентификатора

Переменные – это пример идентификаторов. Идентификатор используется для распознавания литералов в программе. Правила присвоения имени идентификатору приведены ниже.

• Первым символом переменной должна быть буква или знак подчеркивания(_).
• Все символы, кроме первого, могут быть: буквой из нижнего регистра(az), верхнего регистра(AZ), знаком подчеркивания или цифры(0-9).
• Имя идентификатора не должно содержать пробелов или специальных символов(!, @, #,%, ^, &, *).
• Имя идентификатора не должно быть похоже ни на одно ключевое слово, определенное в языке.
• Имена идентификаторов чувствительны к регистру; например, my name и MyName не совпадают.
• Примеры действительных идентификаторов: a123, _n, n_9 и т. д.
• Примеры недопустимых идентификаторов: 1a, n% 4, n 9 и т. д.

Объявление переменной и присвоение значений

Python не обязывает нас объявлять переменную перед ее использованием в приложении. Это позволяет нам создавать переменную в нужное время.

Нам не нужно явно объявлять переменную в Python. Когда мы присваиваем переменной какое-либо значение, эта переменная объявляется автоматически. Оператор равенства(=) используется для присвоения значения переменной.

Ссылки на объекты

Когда мы объявляем переменную, необходимо понимать, как работает интерпретатор Python. Процесс обработки переменных несколько отличается от многих других языков программирования.

Python – это объектно-ориентированный язык программирования; каждый элемент данных принадлежит к определенному типу класса. Рассмотрим следующий пример.

Объект Python создает целочисленный объект и отображает его на консоли. В приведенном выше операторе печати мы создали строковый объект. Давайте проверим его тип с помощью встроенной функции Python type().

В Python переменные – это символическое имя, которое является ссылкой или указателем на объект. Переменные используются для обозначения объектов этим именем.

Давайте разберемся в следующем примере:

На изображении выше переменная a относится к целочисленному объекту.

Предположим, мы присвоили целочисленное значение 50 новой переменной b.

Переменная b относится к тому же объекту, на который указывает a, поскольку Python не создает другой объект.

Присваиваем новое значение b. Теперь обе переменные будут ссылаться на разные объекты.

Python эффективно управляет памятью, если мы присвоим одной и той же переменной два разных значения.

Идентичность объекта

В Python каждый созданный объект уникально идентифицируется в Python. Python гарантирует, что два объекта не будут иметь одинаковый идентификатор. Встроенная функция id() используется для распознавания идентификатора объекта. Рассмотрим следующий пример.

Мы присвоили b = a, a и b обе точки на один и тот же объект. Когда мы проверили их с помощью функции id(), она вернула то же число. При a = 500 функция ссылается на новый идентификатор объекта.

Имена переменных

Мы уже обсуждали, как объявить допустимую переменную. Имена переменных могут быть любой длины, могут иметь заглавные и строчные буквы(от A до Z, от a до z), цифру(0-9) и символ подчеркивания(_). Рассмотрим следующий пример правильных имен переменных.

Рассмотрим следующее допустимое имя переменных.

В приведенном выше примере мы объявили несколько допустимых имен переменных, таких как name, _name_ и т. д. Но такие имена не рекомендуется присваивать, потому что, когда мы пытаемся прочитать код, это может создать путаницу. Имя переменной должно быть описательным, чтобы код был более читабельным.

Ключевые слова из нескольких слов могут быть созданы следующим способом.

• Camel Case – каждое слово или сокращение в середине начинается с заглавной буквы, пробелов нет. Например – nameOfStudent, valueOfVaraible и т. д.
• Pascal Case – это то же самое, что и Camel Case, но здесь первое слово заглавное. Например – NameOfStudent и т. д.
• Snake Case – слова разделяются подчеркиванием. Например – name_of_student и т. д.

Множественное присвоение

Python позволяет нам присваивать значение нескольким переменным в одном операторе, что также известно как множественное присваивание.

Мы можем применить несколько присваиваний двумя способами: либо назначив одно значение нескольким переменным, либо назначив несколько значений нескольким переменным. Рассмотрим следующий пример.

1. Присвоение одного значения нескольким переменным:

2. Присвоение нескольких значений нескольким переменным:

Значения будут присвоены в порядке появления переменных.

Типы переменных Python

В Python есть два типа переменных – локальная переменная и глобальная переменная. Давайте в них разберемся.

Локальная переменная

Локальные переменные – это переменные, которые объявлены внутри функции и имеют область видимости внутри функции.

В приведенном выше коде мы объявили функцию с именем add() и присвоили ей несколько переменных. Эти переменные будут называться локальными переменными, которые имеют область видимости только внутри функции. Если мы попытаемся использовать их вне функции, мы получим следующую ошибку.

Мы пытались использовать локальные переменные вне их области видимости; программа выдала NameError.

Глобальные переменные

Глобальные переменные могут использоваться во всей программе, и их область действия распространяется на всю программу. Мы можем использовать глобальные переменные внутри или вне функции.

Переменная, объявленная вне функции, по умолчанию является глобальной переменной. Python предоставляет ключевое слово global для использования глобальной переменной внутри функции. Если мы не используем ключевое слово global, функция рассматривает ее как локальную переменную. Давайте разберемся в следующем примере.

В приведенном выше коде мы объявили глобальную переменную x и присвоили ей значение. Затем мы определили функцию и получили доступ к объявленной переменной, используя ключевое слово global внутри функции. Теперь мы можем изменить значение. Затем мы присвоили переменной x новое строковое значение. Теперь мы вызвали функцию и приступили к печати x. Она напечатала новое присвоенное значение x.

Удаление переменных

Мы можем удалить переменную с помощью ключевого слова del. Синтаксис приведен ниже.

В следующем примере мы создаем переменную x и присваиваем ей значение. Мы удалили переменную x и напечатали ее, получаем ошибку «переменная x не определена». Переменная x больше не будет использоваться в будущем.

Максимально возможное значение переменной в Python

В отличие от других языков программирования, Python не имеет типов данных long int или float. Он обрабатывает все целочисленные значения как тип данных int. Здесь возникает вопрос: какое максимально возможное значение может содержать переменная в Python? Рассмотрим следующий пример.

Как видно из приведенного выше примера, мы присвоили переменной x большое целочисленное значение и проверили ее тип. Он напечатал class . Следовательно, нет ограничения числа битов, и мы можем расширить до предела памяти.

Python не имеет специального типа данных для хранения больших чисел.

Печать одиночных и множественных переменных в Python

Мы можем распечатать несколько переменных в одном операторе печати. Ниже приведен пример одно- и многократной печати значений.

Источник