Python — это динамически типизированный язык. Это означает, что в Python вы можете работать со многими различными типами данных, и эти типы данных могут преобразовываться автоматически. Вот несколько приемов работы с типами данных Python:
число:
Целые числа (1, 100, -786 и т. д.)
Числа с плавающей запятой (1,1, -78,4, 3,14159 и т. д.)
Комплексные числа (3+2j, 4-5j, 5+5j и т. д.)
Восьмеричные числа (0o123, 0O123) и т. д.)
Шестнадцатеричные числа ( 0x123, 0X123 и т. д.)
Нить:
Строки могут создаваться с одинарными или двойными кавычками.
Многострочные строки могут быть созданы с тремя одинарными или тремя двойными кавычками.
Мы можем вставлять значения переменных и выражений в строки различными методами.
Строки в Python неизменяемы, поэтому вы не можете изменить какие-либо символы в строке.
Список:
Списки — одна из самых универсальных структур данных в Python.
Списки могут содержать элементы разных типов, например целые числа, числа с плавающей запятой, строки, другие списки и т. д.
Списки могут быть вложенными, то есть один список может содержать другой список.
Списки изменяемы, вы можете добавлять, удалять или изменять элементы в списке.
кортеж:
Кортежи очень похожи на списки, но с одним ключевым отличием: кортежи неизменяемы.
Это означает, что вы не можете изменить какой-либо элемент в кортеже. Кортежи часто используются для представления упорядоченной коллекции, которая не изменяется.
словарь:
Словарь — это набор пар ключ-значение в Python.
Каждый ключ должен быть уникальным в словаре, а каждое значение может быть любым объектом Python.
Вы можете получить доступ к значениям в словаре по ключу, а также добавлять, удалять или изменять пары ключ-значение.
собирать:
Множество — это неупорядоченная коллекция неповторяющихся элементов.
Элементы коллекции разделяются запятыми с пробелом после каждого элемента.
Наборы можно создавать с помощью фигурных скобок {} или функции set().
Логическое значение:
Python имеет два встроенных логических значения: True и False.
Логические значения обычно используются в условных операторах и логических операциях. Например, сравните два значения, чтобы увидеть, равны они или неравны, проверьте, является ли число четным и т. д.
Никто:
None — это особый тип в Python, который означает «нет значения» или «ничего».
Если переменная объявлена, но ей не присвоено значение, ее значение равно None. Аналогично, некоторые встроенные функции (такие как len(), type(), str(), int() и т. д.) возвращают None при работе с неопределенными значениями.
Тип композита:
Более сложные структуры данных могут быть созданы с использованием комбинаций вышеуказанных типов данных. Например, вы можете содержать словарь в списке, список в кортеже и т. д.
Строитель:
Генераторы Python предоставляют более эффективный способ создания итераторов, которым не нужно хранить все значения, а нужно сохранять только текущее значение и генерировать следующее значение. Это особенно полезно для больших наборов данных.
Декоратор:
Декораторы Python могут повысить функциональность функции или метода без изменения ее кода. Декоратор — это функция, которая принимает функцию в качестве аргумента и возвращает новую функцию. Он может добавлять дополнительную логику до и после вызовов функций.
Контекстный менеджер:
Менеджеры контекста Python позволяют создавать определенные блоки кода, в которых можно выполнять определенные работы по настройке и очистке. Например, используйте ключевое слово with для автоматического управления ресурсами (например, открытием и закрытием файла).
Генераторы и итераторы:
Генераторы и итераторы Python позволяют создавать собственные потоки данных, которые генерируют новые значения по мере необходимости, а не генерируют их все сразу. Это особенно полезно для больших наборов данных.