tipos de datos de Python

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Los tipos de datos en Python son los diferentes formatos en los que Python almacena datos. Algunos tipos de datos de Python son tuplas, flotantes, cadenas y listas. Cada tipo de datos tiene sus propias reglas y usos y puede almacenar diferentes datos.

Los tipos de datos se utilizan para almacenar un tipo particular de datos en la programaciòn e incluyen n√∫meros, cadenas y listas. Usar el tipo de datos correcto es importante porque cada tipo de datos tiene sus propias reglas y operaciones. Por lo tanto, si usa el tipo de datos incorrecto, es posible que no pueda realizar ciertas funciones en una cadena.

Python incluye varios tipos de datos integrados que se pueden usar para almacenar datos. En este tutorial, vamos a explorar los tipos de datos más com√∫nmente utilizados en Python.

Es importante tener en cuenta que este artìculo no es una guìa completa de estos tipos de datos & mdash; cada uno tiene muchas caracterìsticas diferentes & mdash ; pero al final de leer esto, deberìa estar equipado con el conocimiento que necesita para trabajar con tipos de datos de Python.

Cadenas

Las cadenas son secuencias de uno o más caracteres y pueden incluir letras, n√∫meros, sìmbolos y espacios. Las cadenas en Python se declaran entre comillas simples ( " " ) o comillas dobles ( " " ), y deben comenzar y terminar con el mismo tipo de comilla.

Aquì hay un ejemplo de una cadena en Python:

Como cualquier tipo de datos, las cadenas de Python se pueden asignar a una variable. Esto es √∫til si queremos almacenar nuestros datos para uso futuro en nuestro programa. Aquì hay un ejemplo de una variable de Python que contiene una cadena:

Las cadenas se utilizan para almacenar valores de texto en Python. El tipo de datos de cadena también presenta una serie de operaciones que se pueden usar para manipular nuestro texto, como la concatenaciòn de cadenas y las divisiones y uniones de cadenas.

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Python incluye dos tipos de datos que se puede utilizar para representar n√∫meros: enteros y flotantes. Los enteros son n√∫meros de Python sin decimales, mientras que los flotantes son n√∫meros complejos con decimales.

Cuando ingresa un n√∫mero en Python, lo asignará automáticamente al tipo de datos correcto.

Enteros

Los enteros son n√∫meros enteros a los que se les puede asignar cualquier valor positivo o negativo. Los enteros se denominan com√∫nmente int en Python, y no incluya comas en n√∫meros más grandes.

Aquì hay un ejemplo de un n√∫mero entero en Python:

Nuestro programa devuelve: 5.

Además, puede realizar funciones matemáticas en n√∫meros enteros. A continuaciòn se muestra un ejemplo de cálculo de suma básico en Python:

Nuestro programa devuelve: 20.

Los n√∫meros flotantes, o n√∫meros de coma flotante, son n√∫meros reales. Esto significa que pueden almacenar valores decimales y fraccionarios, a diferencia de los n√∫meros enteros. En términos simples, los n√∫meros flotantes pueden ser tu sed para almacenar n√∫meros que contienen puntos decimales.

Aquì hay un ejemplo de un flotante en Python:

Nuestro còdigo devuelve: 2.5.

Similar a los n√∫meros enteros, también podemos ejecutar cálculos matemáticos en nuestros n√∫meros enteros. Entonces, si quisiéramos agregar dos n√∫meros decimales, podrìamos hacerlo usando el siguiente còdigo:

Nuestro còdigo devuelve: 33.1.

Booleano

Los booleanos se pueden usar para almacenar datos que tengan uno de dos valores. Al tipo de datos booleano se le puede asignar un valor Verdadero o Falso y se utilizan en situaciones en las que algo solo puede tener uno de dos estados.

Aquì hay un ejemplo de un valor booleano en Python:

Observe que nuestro valor booleano True está en may√∫scula. Esto se debe a que Verdadero y Falso son valores especiales en Python, por lo que siempre que los use, debe usar letras may√∫sculas.

Los booleanos son importantes porque nos permiten evaluar si una condiciòn se cumple o no en un programa. Por ejemplo, supongamos que es un profesor que quiere averiguar cuál de dos estudiantes obtuvo la calificaciòn más alta. Puede usar la siguiente declaraciòn para realizar esa acciòn:

Nuestro còdigo devuelve: Falso.

Como puede ver, nuestro programa ha comparado las calificaciones de Alex y Sophie. Nuestro programa evaluò si la nota de Alex era superior a la de Sophie y, como Sophie obtuvo una puntuaciòn más alta en la prueba, nuestro còdigo devolviò False .

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Los booleanos se utilizan a menudo en declaraciones que comparan valores. Por ejemplo, si desea averiguar si un valor es menor, mayor o igual que otro valor, puede evaluar los valores y almacenar la respuesta en un booleano.

Listas

Las listas son secuencias ordenadas de elementos, o elementos . Las listas también son mutables , lo que significa que se pueden cambiar. En Python, las listas se definen encerrando un conjunto de valores separados por comas entre corchetes.

Aquì hay un ejemplo de una lista de nombres de estudiantes en Python:

Las listas pueden almacenar cualquier tipo de datos. Por lo tanto, si quisiéramos almacenar una lista de valores booleanos o flotantes, podrìamos hacerlo encerrándola entre corchetes. A continuaciòn, se muestra un ejemplo de una lista de n√∫meros enteros:

Listas son un tipo de datos √∫til porque le permiten almacenar s secuencias de valores en una variable. Por lo tanto, no tiene que declarar m√∫ltiples variables para almacenar diferentes valores. Además, las listas se pueden cambiar, lo que significa que si necesita manipular los valores en una lista, puede hacerlo.

Tuplas

Las tuplas son secuencias ordenadas de elementos . Sin embargo, a diferencia de las listas, las tuplas son inmutables, por lo que no puede cambiar el contenido de una tupla. Las tuplas se declaran como una lista de valores separados por comas encerrados entre paréntesis (()) .

Aquì hay un ejemplo de una tupla en Python:

Se pueden agregar o eliminar elementos de una tupla, pero los valores exactos almacenados en una tupla no se pueden cambiar. Este tipo de datos es √∫til si tiene una lista de elementos que desea almacenar, pero que no desea cambiar más adelante.

Diccionarios

Los diccionarios de Python son colecciones de elementos desordenados, indexados y mutables. Esto significa que no hay un orden especìfico para los elementos en un diccionario, y tienen sus propios valores de ìndice (o claves ) que se pueden usar para hacer referencia a elementos individuales. Además, el contenido de un diccionario se puede cambiar.

Los diccionarios se declaran como una lista de valores encerrados entre llaves ( {} ).

Los diccionarios se utilizan a menudo para almacenar datos relacionados. Supongamos que es propietario de una zapaterìa y desea almacenar la marca, el nombre del calzado y los precios de los zapatos en su inventario. . Aquì hay un ejemplo de un diccionario que almacenarìa uno de estos zapatos:

Observa que nuestro diccionario anterior incluye dos puntos. Esto se debe a que nuestro diccionario contiene dos partes: claves y valores. En el ejemplo anterior, nuestras claves son name , price y brand_name , y podemos usarlas para obtener el valor de un

Entonces, si quisiéramos recuperar el precio de nuestros Jordan 6 Rings, podrìamos usar el siguiente còdigo:

Nuestro còdigo devuelve: 57.5. La estructura de pares clave / valor en los diccionarios tiene una amplia variedad de aplicaciones en Python y puede ser √∫til cuando almacena datos relacionados.

Conjuntos

Los conjuntos de Python son colecciones de elementos desordenadas. Cada elemento de un conjunto de Python es √∫nico, lo que significa que no se permiten duplicados en un conjunto. Además, los conjuntos son inmutables, por lo que sus valores no se pueden cambiar después de que se declara el conjunto.

Los conjuntos se definen como una lista de valores separados por comas y encerrados entre llaves ( {} ).

Los conjuntos se usan com√∫nmente en Python para realizar operaciones matemáticas especìficas como uniones o intersecciones. Aquì hay un ejemplo de un conjunto en Python:

Conclusiòn

Python contiene varios tipos de datos integrados que pueden usarse para almacenar tipos especìficos de datos. Los tipos de datos más com√∫nmente usados ‚Äã‚Äãen Python son: cadena, entero, flotante, lista, diccionario, conjunto y tupla.

En este tutorial, exploramos los conceptos básicos de cada uno de estos tipos de datos y discutimos dònde se puede utilizar en un programa de Python. ¬°Ahora está listo para comenzar a trabajar con tipos de datos de Python como un experto!

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