7 principais tipos de dados de Python | Tipos de dados Python

Publicados: 2019-12-16

Os tipos de dados são um conceito essencial na linguagem de programação python. Em Python, cada valor tem seu próprio tipo de dados python. A classificação de itens de dados ou colocar o valor dos dados em algum tipo de categoria de dados é chamada de Tipos de Dados. Ajuda a entender que tipo de operações podem ser executadas em um valor. Se você é iniciante e está interessado em aprender mais sobre ciência de dados, confira nossa certificação em ciência de dados das melhores universidades.

Na linguagem de programação Python, tudo é um objeto. Os tipos de dados em Python representam as classes. Os objetos ou instâncias dessas classes são chamados de variáveis. Vamos agora discutir os diferentes tipos de tipos de dados em Python.

Índice

Tipos de dados integrados em Python

  • Tipos binários: memoryview, bytearray, bytes
  • Tipo booleano: bool
  • Tipos de conjunto: frozenset, set
  • Tipo de mapeamento: dict
  • Tipos de sequência: intervalo, tupla, lista
  • Tipos numéricos: complexo, flutuante, int
  • Tipo de texto: str

1. Números Python

Podemos encontrar números complexos, números de ponto flutuante e inteiros na categoria Python Numbers. Os números complexos são definidos como uma classe complexa, os números de ponto flutuante são definidos como float e os inteiros são definidos como um int em Python. Há mais um tipo de tipo de dados nesta categoria, e é longo. Ele é usado para armazenar números inteiros mais longos. Encontrará esse tipo de dados apenas no Python 2.x, que foi posteriormente removido no Python 3.x.

A função “Type()” é usada para conhecer a classe de um valor ou variável. Para verificar o valor de uma determinada classe, a função “isinstance()” é usada.

  • Inteiros:
    • Não há limite máximo para o valor de um inteiro. O inteiro pode ter qualquer comprimento sem qualquer limitação que pode ir até a memória máxima disponível do sistema.
  • Os inteiros podem ficar assim:
    • >>> imprimir(123123123123123123123123123123123123123123123123123 + 1)

123123123123123123123123123123123123123123123123124

  • Número de ponto flutuante:
    • A diferença entre pontos flutuantes e inteiros são os pontos decimais. O número de ponto flutuante pode ser representado como “1.0” e o número inteiro pode ser representado como “1”. É preciso até 15 casas decimais.
  • Número complexo:
    • “x + yj” é a forma escrita do número complexo. Aqui y é a parte imaginária e x é a parte real.

2. Lista Python

Uma sequência ordenada de itens é chamada de Lista. É um tipo de dados muito flexível em Python. Não é necessário que o valor na lista seja do mesmo tipo de dados. A Lista é o tipo de dados que é o tipo de dados altamente usado em Python. O tipo de dados List é o tipo de dados mais exclusivo em Python para conter dados versáteis. Ele pode armazenar facilmente diferentes tipos de dados em Python.

É fácil declarar uma lista. A lista é colocada entre colchetes e vírgulas são usadas para separar os itens.

Uma lista pode ficar assim:

>>> a = [5,9.9,'lista']

Pode-se também alterar o valor de um elemento na lista.

3. Tupla Python

Uma Tupla é uma sequência de itens que estão em ordem, e não é possível modificar as Tuplas. A principal diferença entre a lista e as tuplas é que a tupla é imutável, o que significa que não pode ser alterada. As tuplas são geralmente mais rápidas que o tipo de dados de lista em Python porque não podem ser alteradas ou modificadas como o tipo de dados de lista. O principal uso das Tuplas é proteger dados contra gravação. Tuplas podem ser representadas usando parênteses (), e vírgulas são usadas para separar os itens.

As tuplas podem ficar assim:

>>> t = (6,'tupla',4+2r)

No caso de uma tupla, pode-se utilizar o operador de fatiamento para extrair o item, mas não permitirá a alteração do valor. Data Frames em Python

4. Strings Python

Uma String é uma sequência de caracteres Unicode. Em Python, String é chamado de str. Strings são representadas usando aspas duplas ou aspas simples. Se as strings forem múltiplas, então isso pode ser indicado pelo uso de aspas triplas “”” ou ”'. Todos os caracteres entre aspas são itens da string.

Pode-se colocar quantos caracteres quiserem com a única limitação sendo os recursos de memória do sistema da máquina. A exclusão ou atualização de uma string não é permitida na linguagem de programação python porque causará um erro. Assim, a modificação de strings não é suportada na linguagem de programação python.

Uma string pode ficar assim:

>>> s = “String Python”

>>> s = ”'uma multi-string

Strings também são imutáveis ​​como tuplas e itens podem ser extraídos usando operadores de fatiamento [].

Se alguém quiser representar algo na string usando aspas, precisará usar outros tipos de aspas para definir a string no início e no final.

Tal como:

>>> print(“Esta string contém um caractere de aspas simples (').”)

Essa string contém um caractere de aspas simples (').

>>> print('Esta string contém aspas duplas (") caractere.')

Esta string contém um caractere de aspas duplas (“).

5. Conjunto Python

A coleção de itens únicos que não estão em ordem é chamada de Conjunto. Chaves {} são usadas para definir o conjunto e uma vírgula é usada para separar valores. Um descobrirá que os itens não estão ordenados em um tipo de dados definido.

As duplicatas são eliminadas em um conjunto e o conjunto mantém apenas valores exclusivos. Operações como interseção e união podem ser realizadas em dois conjuntos.

O conjunto Python ficará assim:

>>> a = {4,5,5,6,6,6}

>>> um

{4, 5, 6}

O operador de fatiamento não funciona em conjunto porque o conjunto não é uma coleção de itens ordenados, e é por isso que não há significado para a indexação de conjunto. Ferramentas do desenvolvedor Python

6. Dicionário Python

Dicionário é um tipo de tipo de dados python no qual as coleções não são ordenadas e os valores estão em pares chamados pares de valores-chave. Este tipo de tipo de dados é útil quando há um grande volume de dados. Uma das melhores funções do tipo de dados Dicionários é recuperar os dados para os quais ele é otimizado. O valor só pode ser recuperado se alguém souber a chave para recuperá-lo.

Chaves {} (colchetes) são usadas para definir o tipo de dados de dicionários em Python. Um par no tipo de dados do dicionário é um item que é representado como chave:valor. O valor e a chave podem ser de qualquer tipo de dados.

O Dicionário Python pode ficar assim:

>>> d = {3:'chave',4:'valor'}

7. Tipo Booleano

Pode haver apenas dois tipos de valor no tipo de dados Boolean do Python, e isso é True ou False.

Pode parecer assim:

>>> tipo(Verdadeiro)

<class 'bool'>

>>> tipo(Falso)

<class 'bool'>

O valor verdadeiro no contexto booleano é chamado de “verdadeiro”, e para o valor falso no contexto booleano, é chamado de “falso”. Truthy é definido pelos objetos em boolean, que é igual a True, e da mesma forma, Falsy é definido pelos objetos iguais a falsy. Também é possível avaliar objetos não booleanos em um contexto booleano.

Conclusão

Se você está lendo este artigo, provavelmente está aprendendo Python ou tentando se tornar um desenvolvedor Python. Esperamos que este artigo tenha ajudado você a aprender sobre os tipos de dados em Python.

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Em Python, precisamos especificar tipos de dados?

Ao contrário de linguagens de tipagem estática como C ou Java, Python não precisa que o tipo de dados de uma variável seja declarado explicitamente. O interpretador em linguagens tipadas dinamicamente como Python adivinha o tipo de dados da variável Python dependendo do tipo de valor fornecido a ela.

Em Python, qual é a diferença entre um conjunto e uma lista?

Listas e tuplas são estruturas de dados Python para armazenar valores em uma ordem sequencial. Conjuntos são outra estrutura de dados Python comum para armazenar valores. A principal distinção entre conjuntos e listas ou tuplas é que conjuntos, diferentemente de listas ou tuplas, não podem ter várias instâncias do mesmo elemento e não podem conter dados em nenhuma ordem. A lista é ordenada e pode incluir os mesmos itens que o conjunto, mas o conjunto não é ordenado e contém elementos distintos.

As matrizes em Python são mais rápidas que as listas?

As listas Python são mais lentas que as matrizes NumPy. Uma coleção de tipos de dados homogêneos armazenados em regiões de memória contíguas é chamada de array. Uma lista, por outro lado, é uma coleção de tipos de dados díspares armazenados em regiões de memória não contíguas no Python. Como ArrayList utiliza uma quantidade definida de array, um array é mais rápido. Quando você adiciona outra entrada à ArrayList, no entanto, ela transborda. Ele gera um novo Array e duplica todos os elementos do anterior.