types de données Python

| | | | | | | | | | | |

Les types de données en Python sont les différents formats dans lesquels Python stocke les données. Certains types de données Python sont des tuples, des flottants, des chaaînes et des listes. Chaque type de données a ses propres règles et utilisations et peut stocker des données différentes.

Les types de données sont utilisés pour stocker un type particulier de données dans la programmation et incluent des nombres, des chaaînes et des listes. Il est important d’utiliser le bon type de données car chaque type de données a ses propres règles et opérations. Ainsi, si vous utilisez le mauvais type de données, vous ne pourrez peut-être pas exécuter certaines fonctions sur une chaaîne.

Python inclut un certain nombre de types de données intégrés qui peuvent être utilisés pour stocker des données. Dans ce didacticiel, nous allons explorer les types de données les plus couramment utilisés en Python.

Il est important de noter que cet article n’est pas un guide complet de ces types de données‚Äîchacun a de nombreuses fonctionnalités différentes&mdash ;mais à la fin de la lecture de ceci, vous devriez être équipé des connaissances dont vous avez besoin pour travailler avec les types de données Python.

Chaaînes

Les chaaînes sont des séquences d’un ou plusieurs caractères et peuvent inclure lettres, chiffres, symboles et espaces. Les chaaînes en Python sont déclarées entre guillemets simples (‚Äò‚Äô) ou doubles ("‚"), et doivent commencer et se terminer par le même type de guillemets.

Voici un exemple de chaaîne en Python :

Comme tout type de données, les chaaînes Python peuvent être affectées à une variable. Ceci est utile si nous voulons stocker nos données pour une utilisation future dans notre programme. Voici un exemple de variable Python contenant une chaaîne :

Les chaaînes sont utilisées pour stocker des valeurs de texte en Python. Le type de données de chaaîne comporte également un certain nombre d’opérations qui peuvent être utilisées pour manipuler notre texte, telles que la concaténation de chaaînes et les divisions et jointures de chaaînes.

81 % des participants ont déclaré qu’ils se sentaient plus confiants quant à leurs perspectives d’emploi en technologie après avoir assisté à un bootcamp. Soyez associé à un bootcamp aujourd’hui.

Le diplômé moyen d’un bootcamp a passé moins de six mois en transition de carrière, du démarrage d’un bootcamp à la recherche de son premier emploi.

Python inclut deux types de données qui peut être utilisé pour représenter des nombres : entiers et flottants. Les entiers sont des nombres Python sans décimales, tandis que les flottants sont des nombres complexes avec des décimales.

Lorsque vous entrez un nombre en Python, il l’affectera automatiquement au bon type de données.

Entiers

Les entiers sont des nombres entiers auxquels on peut attribuer n’importe quelle valeur positive ou négative. Les entiers sont communément appelés int en Python, et n’incluez pas de virgules dans les grands nombres.

Voici un exemple d’entier en Python :

Notre programme renvoie : 5.

De plus, vous pouvez effectuer des fonctions mathématiques sur des nombres entiers. Ci-dessous un exemple d’un calcul d’addition de base en Python :

Notre programme renvoie : 20.

Les flottants, ou nombres à virgule flottante, sont des nombres réels. Cela signifie qu’ils peuvent stocker des valeurs décimales et fractionnaires, contrairement aux entiers. En termes simples, les flottants peuvent être vous sed pour stocker des nombres contenant des points décimaux.

Voici un exemple de flottant en Python :

Notre code renvoie : 2.5.

Comme pour les entiers, nous pouvons également exécuter des calculs mathématiques sur nos entiers. Donc, si nous voulions ajouter deux nombres décimaux, nous pourrions le faire en utilisant le code suivant :

Notre code renvoie : 33.1.

Booléen

Les booléens peuvent être utilisés pour stocker des données qui ont l’une des deux valeurs. Le type de données booléen peut se voir attribuer une valeur True ou False et est utilisé dans des situations o√π quelque chose ne peut avoir qu’un des deux états.

Voici un exemple de booléen en Python :

Remarquez que notre valeur booléenne True est en majuscule. C’est parce que True et False sont des valeurs spéciales en Python, et donc chaque fois que vous les utilisez, vous devez utiliser des lettres majuscules.

Les booléens sont importants car ils nous permettent d’évaluer si une condition est remplie ou non dans un programme. Par exemple, disons que vous êtes un enseignant qui souhaite déterminer lequel des deux élèves a obtenu la meilleure note. Vous pouvez utiliser l’instruction suivante pour effectuer cette action :

Notre code renvoie : False.

Comme vous pouvez le voir, notre programme a comparé les notes d’Alex et Sophie. Notre programme a évalué si la note d’Alex était supérieure à celle de Sophie, et parce que Sophie a obtenu un score plus élevé au test, notre code a renvoyé False.

"Python.Engineering est entré dans ma vie quand j’en avais le plus besoin et m’a rapidement aidé à participer à un bootcamp. Deux mois après avoir obtenu mon diplôme, j’ai trouvé l’emploi de mes rêves qui correspondait à mes valeurs et à mes objectifs dans la vie !"

Venus, ingénieur logiciel chez Rockbot

Les booléens sont souvent utilisés dans les instructions qui comparent les valeurs. Par exemple, si vous voulez savoir si une valeur est inférieure, supérieure ou égale à une autre valeur, vous pouvez évaluer les valeurs et stocker la réponse dans un booléen.

Listes

Les listes sont des séquences ordonnées d’éléments, ou éléments. Les listes sont également modifiables , ce qui signifie qu’elles peuvent être modifiées. En Python, les listes sont définies en plaçant un ensemble de valeurs séparées par des virgules entre crochets.

Voici un exemple de liste de noms d’étudiants en Python :

Les listes peuvent stocker n’importe quel type de données. Ainsi, si nous voulions stocker une liste de booléens ou de flottants, nous pourrions le faire en la mettant entre crochets. Voici un exemple de liste d’entiers : < /p>

Listes sont un type de données utile car ils vous permettent de stocker s séquences de valeurs dans une variable. Ainsi, vous n’avez pas besoin de déclarer plusieurs variables pour stocker des valeurs différentes. De plus, les listes peuvent être modifiées, ce qui signifie que si vous devez manipuler les valeurs d’une liste, vous pouvez le faire.

Tuples

Les tuples sont des séquences ordonnées d’éléments . Contrairement aux listes, cependant, les tuples sont immuables, vous ne pouvez donc pas modifier le contenu d’un tuple. Les tuples sont déclarés sous la forme d’une liste de valeurs séparées par des virgules entre parenthèses (()).

Voici un exemple de tuple en Python :

Des éléments peuvent être ajoutés ou supprimés d’un tuple, mais les valeurs exactes stockées dans un tuple ne peuvent pas être modifiées. Ce type de données est utile si vous avez une liste d’éléments que vous souhaitez stocker, mais que vous ne souhaitez pas modifier par la suite.

Dictionnaires

Les dictionnaires Python sont des collections d’éléments non ordonnés, indexés et modifiables. Cela signifie qu’il n’y a pas d’ordre spécifique pour les éléments d’un dictionnaire et qu’ils ont leurs propres valeurs d’index (ou clés) qui peuvent être utilisées pour référencer des éléments individuels. De plus, le contenu d’un dictionnaire est modifiable.

Les dictionnaires sont déclarés comme une liste de valeurs entre accolades ({}).

Les dictionnaires sont souvent utilisés pour stocker des données liées. Imaginons que vous possédiez un magasin de chaussures et que vous souhaitiez stocker le nom de la marque, le nom de la chaussure et les prix des chaussures dans votre inventaire. . Voici un exemple de dictionnaire qui stockerait l’une de ces chaussures :

Notez que notre dictionnaire ci-dessus inclut des deux-points. C’est parce que notre dictionnaire contient deux parties : clés et valeurs. Dans l’exemple ci-dessus, nos clés sont name, price et brand_name, et nous pouvons les utiliser pour obtenir la valeur d’un key.

Ainsi, si nous voulions récupérer le prix de nos Jordan 6 Rings, nous pourrions utiliser le code suivant :

Notre code renvoie : 57.5. La structure de paire clé/valeur dans les dictionnaires a une grande variété d’applications en Python et peut être utile lorsque vous stockez des données associées.

Ensembles

Les ensembles Python sont des collections d’éléments non ordonnées. Chaque élément d’un ensemble Python est unique, ce qui signifie qu’aucun doublon n’est autorisé dans un ensemble. De plus, les ensembles sont immuables et leurs valeurs ne peuvent donc pas être modifiées une fois l’ensemble déclaré.

Les ensembles sont définis comme une liste de valeurs séparées par des virgules et entourées d’accolades ({}).

Les ensembles sont couramment utilisés en Python pour effectuer des opérations mathématiques spécifiques telles que des unions ou des intersections. Voici un exemple d’ensemble en Python :

Conclusion

Python contient un certain nombre de types de données intégrés qui peuvent être utilisés pour stocker des types de données spécifiques. Les types de données les plus couramment utilisés en Python sont : chaaîne, entier, flottant, liste, dictionnaire, ensemble et tuple.

Dans ce didacticiel, nous avons exploré les bases de chacun de ces types de données et expliqué o√π ils peut être utilisé dans un programme Python. Vous êtes maintenant prêt à commencer à travailler avec les types de données Python comme un expert !

Python est une compétence recherchée dans l’industrie technologique. Téléchargez l’application gratuite Python.Engineering aujourd’hui pour discuter avec l’un de nos coachs experts de la façon dont l’apprentissage de Python pourrait vous aider à faire carrière dans la technologie.

Shop

Learn programming in R: courses

$

Best Python online courses for 2022

$

Best laptop for Fortnite

$

Best laptop for Excel

$

Best laptop for Solidworks

$

Best laptop for Roblox

$

Best computer for crypto mining

$

Best laptop for Sims 4

$

Latest questions

NUMPYNUMPY

psycopg2: insert multiple rows with one query

12 answers

NUMPYNUMPY

How to convert Nonetype to int or string?

12 answers

NUMPYNUMPY

How to specify multiple return types using type-hints

12 answers

NUMPYNUMPY

Javascript Error: IPython is not defined in JupyterLab

12 answers

News


Wiki

Python OpenCV | cv2.putText () method

numpy.arctan2 () in Python

Python | os.path.realpath () method

Python OpenCV | cv2.circle () method

Python OpenCV cv2.cvtColor () method

Python - Move item to the end of the list

time.perf_counter () function in Python

Check if one list is a subset of another in Python

Python os.path.join () method