أفضل 7 أنواع بيانات في لغة بايثون | أنواع بيانات بايثون

تعد أنواع البيانات مفهومًا أساسيًا في لغة برمجة Python. في Python ، كل قيمة لها نوع بيانات Python الخاص بها. يسمى تصنيف عناصر البيانات أو لوضع قيمة البيانات في نوع من فئة البيانات أنواع البيانات. يساعد على فهم نوع العمليات التي يمكن إجراؤها على القيمة. إذا كنت مبتدئًا ومهتمًا بمعرفة المزيد عن علم البيانات ، فراجع شهادة علوم البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

في لغة برمجة بايثون ، كل شيء هو كائن. تمثل أنواع البيانات في Python الفئات. تسمى الكائنات أو حالات هذه الفئات بالمتغيرات. دعونا الآن نناقش الأنواع المختلفة من أنواع البيانات في بايثون.

أنواع البيانات المضمنة في Python

• الأنواع الثنائية: memoryview ، bytearray ، bytes
• النوع المنطقي: منطقي
• مجموعة أنواع: frozenset ، مجموعة
• نوع التعيين: dict
• أنواع التسلسل: النطاق ، المجموعة ، القائمة
• الأنواع الرقمية: معقدة ، عائمة ، كثافة العمليات
• نوع النص: str

1. أرقام بايثون

يمكننا إيجاد الأعداد المركبة وأرقام الفاصلة العائمة والأعداد الصحيحة في فئة أرقام بايثون. تُعرَّف الأعداد المركبة على أنها فئة معقدة ، وتُعرَّف أرقام الفاصلة العائمة على أنها أعداد عائمة ويتم تعريف الأعداد الصحيحة على أنها عدد صحيح في بايثون. يوجد نوع آخر من أنواع البيانات في هذه الفئة ، وهو نوع طويل. يتم استخدامه لعقد أعداد صحيحة أطول. سيجد المرء نوع البيانات هذا فقط في Python 2.x والذي تمت إزالته لاحقًا في Python 3.x.

تُستخدم وظيفة "Type ()" لمعرفة فئة القيمة أو المتغير. للتحقق من قيمة فئة معينة ، يتم استخدام وظيفة "isinstance ()".

• عدد صحيح:
  • لا يوجد حد أقصى لقيمة عدد صحيح. يمكن أن يكون العدد الصحيح بأي طول دون أي قيود يمكن أن يصل إلى الحد الأقصى للذاكرة المتاحة للنظام.
• يمكن أن تبدو الأعداد الصحيحة كما يلي:
  • >>> طباعة (123123123123123123123123123123123123123123123123123 + 1)

123123123123123123123123123123123123123123123123124

• رقم النقطة العائمة:
  • الفرق بين الفاصلة العائمة والأعداد الصحيحة هو الفاصلة العشرية. يمكن تمثيل رقم الفاصلة العائمة كـ "1.0" ، ويمكن تمثيل العدد الصحيح كـ "1". إنه دقيق حتى 15 منزلاً عشريًا.
• عدد مركب:
  • "x + yj" هي الصيغة المكتوبة للعدد المركب. هنا y هو الجزء التخيلي و x هو الجزء الحقيقي.

2. قائمة بايثون

تسلسل مرتب للعناصر يسمى قائمة. إنه نوع بيانات مرن للغاية في بايثون. ليست هناك حاجة لأن تكون القيمة الموجودة في القائمة من نفس نوع البيانات. القائمة هي نوع البيانات المستخدم بكثرة في بايثون. نوع بيانات القائمة هو نوع البيانات الأكثر حصرية في Python لاحتواء بيانات متعددة الاستخدامات. يمكنه بسهولة الاحتفاظ بأنواع مختلفة من البيانات في Python.

من السهل إعلان قائمة. القائمة محاطة بأقواس وتستخدم الفواصل لفصل العناصر.

يمكن أن تبدو القائمة كما يلي:

>>> أ = [5،9.9 ، "قائمة"]

يمكن للمرء أيضًا تغيير قيمة عنصر في القائمة.

3. بايثون توبلي

Tuple هو سلسلة من العناصر مرتبة ، ولا يمكن تعديل المجموعات. قائمة الفروق الرئيسية و tuple هي أن tuple غير قابل للتغيير ، مما يعني أنه لا يمكن تغييره. تعد المجموعات بشكل عام أسرع من نوع بيانات القائمة في Python لأنه لا يمكن تغييرها أو تعديلها مثل نوع بيانات القائمة. الاستخدام الأساسي لـ Tuples هو حماية البيانات من الكتابة. يمكن تمثيل المجموعات باستخدام الأقواس () ، ويتم استخدام الفواصل لفصل العناصر.

يمكن أن تبدو المجموعات كما يلي:

>>> t = (6، 'tuple'، 4 + 2r)

في حالة المجموعة ، يمكن للمرء استخدام عامل التقطيع لاستخراج العنصر ، لكنه لن يسمح بتغيير القيمة. إطارات البيانات في بايثون

4. سلاسل بايثون

السلسلة هي سلسلة من أحرف Unicode. في Python ، تسمى String str. يتم تمثيل السلاسل النصية باستخدام علامات الاقتباس المزدوجة أو علامات الاقتباس المفردة. إذا كانت السلاسل متعددة ، فيمكن الإشارة إليها باستخدام علامات الاقتباس الثلاثية "" أو "". جميع الأحرف بين علامتي الاقتباس هي عناصر من السلسلة.

يمكن للمرء أن يضع أكبر عدد من الشخصية التي يريدها مع القيد الوحيد هو موارد ذاكرة نظام الجهاز. لا يُسمح بحذف سلسلة أو تحديثها في لغة برمجة Python لأنها ستؤدي إلى حدوث خطأ. وبالتالي ، فإن تعديل السلاسل غير مدعوم في لغة برمجة Python.

يمكن أن تبدو السلسلة كما يلي:

>>> s = "سلسلة Python"

>>> ق = "" متعدد السلاسل

السلاسل هي أيضًا غير قابلة للتغيير مثل المجموعات ويمكن استخراج العناصر باستخدام عوامل التقطيع [].

إذا أراد المرء تمثيل شيء ما في السلسلة باستخدام علامات الاقتباس ، فسيحتاج إلى استخدام أنواع أخرى من علامات الاقتباس لتحديد السلسلة في البداية والنهاية.

مثل:

>>> print ("تحتوي هذه السلسلة على حرف اقتباس واحد ("). ")

تحتوي هذه السلسلة على حرف اقتباس واحد (').

>>> print ("تحتوي هذه السلسلة على حرف اقتباس مزدوج ("). ")

تحتوي هذه السلسلة على حرف اقتباس مزدوج (").

5. مجموعة بايثون

تسمى مجموعة العناصر الفريدة غير المرتبة مجموعة. تستخدم الأقواس {} لتحديد مجموعة محددة وتستخدم الفاصلة لفصل القيم. سيجد المرء أن العناصر غير مرتبة في نوع بيانات محدد.

يتم التخلص من التكرارات في مجموعة وتحتفظ المجموعة فقط بالقيم الفريدة. يمكن إجراء عمليات مثل التقاطع والاتحاد على مجموعتين.

ستبدو مجموعة Python كما يلي:

>>> أ = {4،5،5،6،6،6}

>>> أ

{4 ، 5 ، 6}

لا يعمل عامل التشريح في المجموعة لأن المجموعة ليست مجموعة من العناصر المرتبة ، ولهذا السبب لا يوجد معنى لفهرسة المجموعة. أدوات مطور Python

6. قاموس بايثون

القاموس هو نوع من أنواع بيانات Python تكون فيه المجموعات غير مرتبة ، وتكون القيم في أزواج تسمى أزواج المفتاح والقيمة. يكون هذا النوع من أنواع البيانات مفيدًا عند وجود حجم كبير من البيانات. من أفضل وظائف نوع بيانات القواميس استرداد البيانات التي تم تحسينها لها. لا يمكن استرجاع القيمة إلا إذا كان المرء يعرف المفتاح لاستردادها.

تستخدم الأقواس {} (الأقواس المتعرجة) لتحديد نوع بيانات القواميس في بايثون. الزوج في نوع بيانات القاموس هو عنصر يتم تمثيله كمفتاح: قيمة. يمكن أن تكون القيمة والمفتاح من أي نوع بيانات.

يمكن أن يبدو قاموس Python بالشكل التالي:

>>> د = {3: 'مفتاح' ، 4: 'القيمة'}

7. النوع المنطقي

يمكن أن يكون هناك نوعان فقط من القيم في نوع البيانات المنطقية من Python ، وهذا صحيح أو خطأ.

يمكن أن تبدو كالتالي:

>>> نوع (صحيح)

<class 'bool'>

>>> نوع (خطأ)

<class 'bool'>

تسمى القيمة الحقيقية في السياق المنطقي "صواب" ، وبالنسبة للقيمة الخاطئة في السياق المنطقي ، يطلق عليها "خطأ". يتم تعريف الصدق من خلال الكائنات في منطقية ، والتي تساوي True ، وبنفس الطريقة ، يتم تعريف Falsy من خلال الكائنات التي تساوي falsy. يمكن للمرء أيضًا تقييم الكائنات غير المنطقية في سياق منطقي.

خاتمة

إذا كنت تقرأ هذا المقال ، فمن المحتمل أنك تتعلم Python أو تحاول أن تصبح مطور Python. نأمل أن تساعدك هذه المقالة في التعرف على أنواع البيانات في بايثون.

إذا كنت مهتمًا بتعلم Python وترغب في جعل يديك متسخًا في العديد من الأدوات والمكتبات ، فراجع برنامج Executive PG في علوم البيانات.