вопрос 4 какими типами данных представлены в python массивы как фиксированной так и переменной длины

13.07.202215.07.2022 admin 0 Comments

Основные типы данных в Python для начинающих

Авторизуйтесь

Основные типы данных в Python для начинающих

Каждое значение в Python имеет тип. Поскольку всё в Python — объекты, типы являются классами, а значения — экземплярами (объектами) этих классов.

Прим. перев. В Python 2 типы и классы — разные понятия, в то время как в Python 3 это одно и то же.

В Python есть разные типы, давайте рассмотрим самые основные.

Числа

Целые числа могут быть любой длины, они ограничиваются лишь доступной памятью.

Числа с плавающей запятой имеют ограниченную точность. Визуально разницу между целым числом и числом с плавающей запятой можно заметить в консоли по наличию точки: 1 — целое число, 1.0 — с плавающей запятой.

Обратите внимание, что значение переменной b было усечено.

Списки

Список представляет собой упорядоченную последовательность элементов. Он очень гибкий и является одним из самых используемых типов в Python. Элементы списка не обязательно должны быть одного типа.

Объявить список довольно просто. Внутрь квадратных скобок помещаются элементы списка, разделённые запятой:

Мы можем использовать оператор [] для извлечения элемента (такая операция называется «доступ по индексу») или диапазона элементов (такая операция назвается «извлечение среза») из списка. В Python индексация начинается с нуля:

Списки являются изменяемым типом, т.е. значения его элементов можно изменить:

Кортежи

Так же как и список, кортеж (tuple) является упорядоченной последовательностью элементов. Вся разница заключается в том, что кортежи неизменяемы.

Кортежи используются для защиты данных от перезаписи и обычно работают быстрее, чем списки, т.к. их нельзя изменять.

Для создания кортежа нужно поместить внутрь круглых скобок элементы, разделённые запятой:

Мы можем использовать оператор извлечения среза [] для извлечения элементов, но мы не можем менять их значения:

Строки

Строка представляет собой последовательность символов. Мы можем использовать одинарные или двойные кавычки для создания строки. Многострочные строки можно обозначить тройными кавычками, »’ или «»» :

Как и в случае со списками и кортежами, мы можем использовать оператор [] и со строками. Стоит отметить, что строки в Python относятся к категории неизменяемых последовательностей, то есть все функции и методы могут лишь создавать новую строку.

Множества

Множество является неупорядоченной уникализированной последовательностью. Объявляется множество с помощью элементов, разделённых запятой, внутри фигурных скобок:

Над множествами можно выполнять такие операции, как объединение и пересечение. Т.к. элементы в множестве должны быть уникальны, они автоматически удаляют дубликаты:

Поскольку множество является неупорядоченной последовательностью, оператор извлечения среза здесь не работает:

Словари

Словари — неупорядоченные наборы пар ключ-значение.

Словарь объявляется парами элементов в форме ключ:значение, заключенными в фигурные скобки:

Значение может быть любого типа, а вот ключ — только неизменяемого.

Мы используем ключ, чтобы получить соответствующее ему значение. Но не наоборот:

Преобразование типов данных

При преобразовании числа с плавающей запятой в целое будет утеряна часть после запятой:

Для преобразования из/в строку должны использоваться совместимые значения:

Можно даже преобразовывать одну последовательность в другую:

Для преобразования в словарь каждый элемент последовательности должен быть парой:

Интересуетесь Python? Тогда взгляните на нашу подборку книг для программистов любого уровня.

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

Python. Урок 3. Типы и модель данных

В данном уроке разберем как Python работает с переменными и определим какие типы данных можно использовать в рамках этого языка. Подробно рассмотрим модель данных Python, а также механизмы создания и изменения значения переменных.

Немного о типизации языков программирования

Если достаточно формально подходить к вопросу о типизации языка Python, то можно сказать, что он относится к языкам с неявной сильной динамической типизацией.

Неявная типизация означает, что при объявлении переменной вам не нужно указывать её тип, при явной – это делать необходимо. В качестве примера языков с явной типизацией можно привести Java, C++. Вот как будет выглядеть объявление целочисленной переменной в Java и Python.

Также языки бывают с динамической и статической типизацией. В первом случае тип переменной определяется непосредственно при выполнении программы, во втором – на этапе компиляции (о компиляции и интерпретации кратко рассказано в уроке 2). Как уже было сказано Python – это динамически типизированный язык, такие языки как С, C#, Java – статически типизированные.

Сильная типизация не позволяет производить операции в выражениях с данными различных типов, слабая – позволяет. В языках с сильной типизацией вы не можете складывать например строки и числа, нужно все приводить к одному типу. К первой группе можно отнести Python, Java, ко второй – С и С++.

Типы данных в Python

В Python типы данных можно разделить на встроенные в интерпретатор (built-in) и не встроенные, которые можно использовать при импортировании соответствующих модулей.

К основным встроенным типам относятся:

Модель данных

Рассмотрим как создаются объекты в памяти, их устройство, процесс объявления новых переменных и работу операции присваивания.

Для того, чтобы объявить и сразу инициализировать переменную необходимо написать её имя, потом поставить знак равенства и значение, с которым эта переменная будет создана. Например строка:

объявляет переменную b и присваивает ей значение 5.

Целочисленное значение 5 в рамках языка Python по сути своей является объектом. Объект, в данном случае – это абстракция для представления данных, данные – это числа, списки, строки и т.п. При этом, под данными следует понимать как непосредственно сами объекты, так и отношения между ними (об этом чуть позже). Каждый объект имеет три атрибута – это идентификатор, значение и тип. Идентификатор – это уникальный признак объекта, позволяющий отличать объекты друг от друга, а значение – непосредственно информация, хранящаяся в памяти, которой управляет интерпретатор.

При инициализации переменной, на уровне интерпретатора, происходит следующее:

Проверить является или нет идентификатор ключевым словом можно так:

Для того, чтобы посмотреть на объект с каким идентификатором ссылается данная переменная, можно использовать функцию id().

Как видно из примера, идентификатор – это некоторое целочисленное значение, посредством которого уникально адресуется объект. Изначально переменная a ссылается на объект 4 с идентификатором 1829984576, переменная b – на объект с id = 1829984592. После выполнения операции присваивания a = b, переменная a стала ссылаться на тот же объект, что и b.

Тип переменной можно определить с помощью функции type(). Пример использования приведен ниже.

Изменяемые и неизменяемые типы данных

В Python существуют изменяемые и неизменяемые типы.

К неизменяемым (immutable) типам относятся: целые числа (int), числа с плавающей точкой (float), комплексные числа (complex), логические переменные (bool), кортежи (tuple), строки (str) и неизменяемые множества (frozen set).

К изменяемым (mutable) типам относятся: списки (list), множества (set), словари (dict).

Как уже было сказано ранее, при создании переменной, вначале создается объект, который имеет уникальный идентификатор, тип и значение, после этого переменная может ссылаться на созданный объект.

Неизменяемость типа данных означает, что созданный объект больше не изменяется. Например, если мы объявим переменную k = 15, то будет создан объект со значением 15, типа int и идентификатором, который можно узнать с помощью функции id().

Объект с id = 1672501744 будет иметь значение 15 и изменить его уже нельзя.

Если тип данных изменяемый, то можно менять значение объекта. Например, создадим список [1, 2], а потом заменим второй элемент на 3.

Как видно, объект на который ссылается переменная a, был изменен. Это можно проиллюстрировать следующим рисунком.

В рассмотренном случае, в качестве данных списка, выступают не объекты, а отношения между объектами. Т.е. в переменной a хранятся ссылки на объекты содержащие числа 1 и 3, а не непосредственно сами эти числа.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Python. Урок 3. Типы и модель данных : 11 комментариев

У Вас в коде
>>> print “Python keywords: “, keyword.kwlist
не хватает круглых скобок:
>>> print(“Python keywords: “, keyword.kwlist)

создаем матрицу а=((0)*10)*10 делаем а(0)(0)=1, печатаем матрицу и видим что меняется первый элемент в каждой строке(не нашел квадратных скобок на телефоне, сорян). как это объяснить? что здесь объект а что ссылка?

Первый рисунок неверный, обведено b=4, а надо b=5

Немного не понял, а ссылается теперь на 3 но id одинаково, так почему же тогда это мутируемый вид данных?

Мутируемый – потому, что вы меняете содержимое, а переменная как ссылалась на определенную область памяти, помеченную так и продолжает на нее ссылаться. С числами (int, float) это не так, можете провести эксперимент!

Спасибо, Вам! Оставайтесь с нами, будет еще много интересного!

“Объект с будет иметь значение 15 и изменить его уже нельзя.”
Не совсем ясно что вы подразумеваете под невозможностью изменить обьект с данным id. Если, к примеру, присвоить переменной k = 7, то, как я понимаю, будет создан новый обьект с новым id, ссылающийся на 7, но что тогда будет с прежним обьектом с Будет ли, как в c#, активирован в определенный момент времени сборщик мусора так как на данный обьект нет ссылок или что-то другое?

Источник

Изменяемые vs. неизменяемые типы данных в Python

Python считается одним из самых удивительных языков программирования. Многие люди выбирают его в качестве первого языка из-за его элегантности и простоты. Благодаря широкому сообществу, избытку пакетов и согласованности синтаксиса, опытные профессионалы также используют Python. Тем не менее, существует одна вещь, которая раздражает как новичков, так и некоторых профессиональных разработчиков – объекты Python.

Изменяемые vs. неизменяемые объекты

Как известно, объектом в Python является абсолютно все, а каждый объект относится к какому-либо типу данных. Типы данных бывают изменяемые и неизменяемые (англ. mutable и immutable). К неизменяемым относятся целые числа (int), числа с плавающей запятой (float), булевы значения (bool), строки (str), кортежи (tuple). К изменяемым — списки (list), множества (set), байтовые массивы (byte arrays) и словари (dict).

Функции id() и type()

Разобраться с изменяемостью типов данных нам помогут встроенные функции и операторы Python.

Встроенный метод id() возвращает идентификатор объекта в виде целого числа. Это целое число обычно относится к месту хранения объекта в памяти. Встроенная функция type() возвращает тип объекта.

Неизменяемые типы данных

Давайте рассмотрим некоторые неизменяемые типы.

Целые числа (int)

Строки (str)

То же самое верно и для строкового типа данных. Мы не можем изменить существующую переменную, вместо этого мы должны создать новую с тем же именем.

Кортежи (tuple)

Давайте разберем кортежи. Мы определили кортеж с 4 значениями. Воспользуемся функцией id() для вывода его адреса. Если мы захотим изменить значение первого элемента, то получим ошибку TypeError. Это означает, что кортеж не поддерживает присвоение или обновление элементов.

С другой стороны, мы можем обновить весь кортеж, задав его с нуля. После этого мы увидим новые значения элементов кортежа и новый адрес.

Числа с плавающей запятой (float)

Если же мы обновим float, переопределив его, то при вызове получим новое значение и новый адрес.

Изменяемые типы данных

Теперь давайте рассмотрим некоторые изменяемые типы.

Списки (list)

Определим список с именем x и добавим в него некоторые значения. После этого обновим список: присвоим новое значение элементу с индексом 1. Можем заметить, что операция успешно выполнилась.

Вышеописанные действия являются простым и базовым примером модификации. Чтобы проверить изменчивость на более глубоком уровне, давайте рассмотрим тот же пример с небольшими изменениями.

Теперь добавим новое значение к списку x и проверим обновленный вывод.

Словари (dict)

Словари — часто используемый тип данных в Python. Давайте посмотрим на их изменчивость.

Определим словарь под именем dict с тремя ключами и их значениями. Когда мы распечатаем его, отобразится все его содержимое. Можно распечатать каждое значение словаря отдельно, а также использовать ключи вместо индексов. Подробнее о добавлении элементов в словарь вы можете узнать тут.

Списки и кортежи: наглядный пример изменяемых и неизменяемых объектов

Давайте по отдельности определим список и кортеж. Убедимся, что в кортеже есть значение типа список, а в списке есть значение типа кортеж.

Нулевой элемент кортежа – список. Давайте попробуем изменить какой-то из элементов списка, указав его индекс. Например, можно поменять в нулевом элементе кортежа (т.е. в списке) нулевой элемент. Нам успешно удается это сделать, потому что список – изменяемый объект, даже если он находится в кортеже.

Если же, наоборот, кортеж находится в списке, то вы не сможете поменять элемент этого кортежа, хотя он и находится в изменяемом списке. Ведь сам кортеж неизменяем. Поэтому такие преобразования невозможны.

Заключение

Мы разобрали различия между изменяемым и неизменяемым объектами в Python. Стоит понимать, что всё в Python называется объектами. И главное различие между ними – являются они изменяемыми или неизменяемыми.

Источник

Типы данных в Python

Возможность распределять данные по типам упрощает работу программиста, делает код логичным и понятным, с помощью типов можно структурировать информацию «по полочкам» и создавать специализированные инструменты, эффективно работающие с данными определённого типа.

Python позволяет работать со всеми основными типами данных: числа, строки, последовательности, множества и так далее. Кроме того, программист может явно не указывать тип, интерпретатор определит его сам.

Динамическая типизация

Работает динамическая типизация в Python достаточно просто. Переменная — это ссылка на ячейку памяти(объект), в которой хранится значение и информация о его типе.

Python позволяет использовать сильные стороны обоих способов, по умолчанию тип определяется автоматически, но программист может явно указать интерпретатору нужный тип переменной.

Как узнать тип переменной

Числовые типы

Числовые типы данных используется для хранения чисел. Все числовые типы неизменяемые, то есть если изменяется значение переменной, то создается новый объект, а старый удаляется.

В Python есть такие типы чисел, как целые, вещественные и комплексные. Они определены ключевыми словами int, float и complex.

Системы счисления

Python позволяет работать с числами в разных системах счисления, переводить числа из одной системы счисления в другую. Для этого используется несколько встроенных функций:

Сложные вычисления модуль math

Чтобы выполнять сложные арифметические операции над числами, такие как перевод вещественных чисел в разные системы счисления, вычисление корня и возведение в степень, нахождение значений тригонометрических функций, программисты используют модуль math.

Он предоставляет программисту огромное количество функций для работы с данными числового типа. Код каждой функции отлажен и оптимизирован, что уменьшает время его выполнения и увеличивает производительность программы.

Последовательности

В Python последовательностью называется упорядоченная коллекция, содержащая данные похожих или разных типов. Последовательности позволяют эффективно хранить большое количество элементов и бывают трех видов: строки, списки, кортежи.