tipos de datos de Python
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Michael Zippo
01.11.2021
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.
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.
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 (()) .
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.
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 ( {} ).
