Cada valor tiene un tipo de datos y las variables pueden contener valores. Python es un lenguaje poderosamente compuesto; en consecuencia, no tenemos que caracterizar el tipo de variable al anunciarla. El intérprete vincula el valor implícitamente a su tipo.
a = 5
No especificamos el tipo de la variable a, que tiene el valor cinco de un número entero. El intérprete de Python interpretará automáticamente la variable como un número entero.
Podemos verificar el tipo de variable utilizada por el programa gracias a Python. La función type() en Python devuelve el tipo de la variable pasada.
Considere la siguiente ilustración al definir y verificar los valores de varios tipos de datos.
a=10 b='Hi Python' c = 10.5 print(type(a)) print(type(b)) print(type(c))
Producción:
Tipos de datos estándar
Una variable puede contener una variedad de valores. Por otro lado, la identificación de una persona debe almacenarse como un número entero, mientras que su nombre debe almacenarse como una cadena.
Python especifica el método de almacenamiento para cada uno de los tipos de datos estándar que proporciona Python. La siguiente es una lista de los tipos de datos definidos por Python.
Los tipos de datos se analizarán brevemente en esta sección del tutorial. Hablaremos exhaustivamente de cada uno de ellos más adelante en este ejercicio instructivo.
producto escalar numeroso
Números
Los valores numéricos se almacenan en números. Las cualidades de número entero, flotante y complejo tienen un lugar con un tipo de datos Python Numbers. Python ofrece la función type() para determinar el tipo de datos de una variable. La capacidad de instancia () se utiliza para verificar si un elemento tiene un lugar en una clase específica.
Cuando se asigna un número a una variable, Python genera objetos numéricos. Por ejemplo,
a = 5 print('The type of a', type(a)) b = 40.5 print('The type of b', type(b)) c = 1+3j print('The type of c', type(c)) print(' c is a complex number', isinstance(1+3j,complex))
Producción:
The type of a The type of b The type of c c is complex number: True
Python admite tres tipos de datos numéricos.
Tipo de secuencia
Cadena
La secuencia de caracteres entre comillas se puede utilizar para describir la cadena. Una cadena se puede definir en Python usando comillas simples, dobles o triples.
El manejo de cadenas con Python es una tarea directa, ya que Python brinda capacidades integradas y administradores para realizar tareas en la cadena.
Cuando se trata de cadenas, la operación 'hola'+' python' devuelve 'hola python' y el operador + se usa para combinar dos cadenas.
Debido a que la operación 'Python' *2 devuelve 'Python', al operador * se le conoce como operador de repetición.
La cadena de Python se demuestra en el siguiente ejemplo.
Ejemplo 1
str = 'string using double quotes' print(str) s = '''A multiline string''' print(s)
Producción:
string using double quotes A multiline string
Mire la siguiente ilustración del manejo de cuerdas.
Ejemplo - 2
str1 = 'hello javatpoint' #string str1 str2 = ' how are you' #string str2 print (str1[0:2]) #printing first two character using slice operator print (str1[4]) #printing 4th character of the string print (str1*2) #printing the string twice print (str1 + str2) #printing the concatenation of str1 and str2
Producción:
he o hello javatpointhello javatpoint hello javatpoint how are you
Lista
Las listas en Python son como matrices en C, pero las listas pueden contener datos de diferentes tipos. Los elementos guardados en la lista están aislados con una coma (,) y encerrados dentro de secciones cuadradas [].
Para obtener acceso a los datos de la lista, podemos utilizar operadores de segmento [:]. Al igual que trabajaron con cadenas, la lista es manejada por el operador de concatenación (+) y el operador de repetición (*).
mira el siguiente ejemplo.
Ejemplo:
list1 = [1, 'hi', 'Python', 2] #Checking type of given list print(type(list1)) #Printing the list1 print (list1) # List slicing print (list1[3:]) # List slicing print (list1[0:2]) # List Concatenation using + operator print (list1 + list1) # List repetation using * operator print (list1 * 3)
Producción:
[1, 'hi', 'Python', 2] [2] [1, 'hi'] [1, 'hi', 'Python', 2, 1, 'hi', 'Python', 2] [1, 'hi', 'Python', 2, 1, 'hi', 'Python', 2, 1, 'hi', 'Python', 2]
tupla
En muchos sentidos, una tupla es como una lista. Las tuplas, al igual que las listas, también contienen una colección de elementos de varios tipos de datos. Un espacio entre paréntesis () separa los componentes de la tupla entre sí.
Como no podemos alterar el tamaño o el valor de los elementos de una tupla, es una estructura de datos de solo lectura.
Veamos una tupla sencilla en acción.
Ejemplo:
tup = ('hi', 'Python', 2) # Checking type of tup print (type(tup)) #Printing the tuple print (tup) # Tuple slicing print (tup[1:]) print (tup[0:1]) # Tuple concatenation using + operator print (tup + tup) # Tuple repatation using * operator print (tup * 3) # Adding value to tup. It will throw an error. t[2] = 'hi'
Producción:
('hi', 'Python', 2) ('Python', 2) ('hi',) ('hi', 'Python', 2, 'hi', 'Python', 2) ('hi', 'Python', 2, 'hi', 'Python', 2, 'hi', 'Python', 2) Traceback (most recent call last): File 'main.py', line 14, in t[2] = 'hi'; TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
Diccionario
Un diccionario es un conjunto de pares clave-valor dispuestos en cualquier orden. Almacena un valor específico para cada clave, como una matriz asociativa o una tabla hash. El valor es cualquier objeto de Python, mientras que la clave puede contener cualquier tipo de datos primitivo.
La coma (,) y las llaves se utilizan para separar los elementos del diccionario.
mira el siguiente ejemplo.
d = {1:'Jimmy', 2:'Alex', 3:'john', 4:'mike'} # Printing dictionary print (d) # Accesing value using keys print('1st name is '+d[1]) print('2nd name is '+ d[4]) print (d.keys()) print (d.values()) Producción:
1st name is Jimmy 2nd name is mike {1: 'Jimmy', 2: 'Alex', 3: 'john', 4: 'mike'} dict_keys([1, 2, 3, 4]) dict_values(['Jimmy', 'Alex', 'john', 'mike']) Booleano
Verdadero y Falso son los dos valores predeterminados para el tipo booleano. Estas cualidades se utilizan para decidir si una afirmación es válida o engañosa. El libro de clase lo indica. Falso se puede representar con el 0 o la letra 'F', mientras que verdadero se puede representar con cualquier valor que no sea cero.
mira el siguiente ejemplo.
# Python program to check the boolean type print(type(True)) print(type(False)) print(false)
Producción:
NameError: name 'false' is not defined
Colocar
La colección desordenada del tipo de datos es Python Set. Es iterable, mutable (puede cambiar después de la creación) y tiene componentes notables. Los elementos de un conjunto no tienen un orden establecido; Podría devolver la secuencia alterada del elemento. O se pasa una secuencia de elementos entre llaves y se separa por una coma para crear el conjunto o se utiliza la función incorporada set() para crear el conjunto. Puede contener diferentes tipos de valores.
mira el siguiente ejemplo.
# Creating Empty set set1 = set() set2 = {'James', 2, 3,'Python'} #Printing Set value print(set2) # Adding element to the set set2.add(10) print(set2) #Removing element from the set set2.remove(2) print(set2) Producción:
derivado parcial de látex
{3, 'Python', 'James', 2} {'Python', 'James', 3, 2, 10} {'Python', 'James', 3, 10}