Типы данных в Python для начинающих: какие бывают и как с ними работать
2026-02-21 13:33 Diff
https://skillbox.ru/media/code/tipy-dannykh-v-python-dlya-nachinayushchikh-kakie-byvayut-i-kak-s-nimi-rabotat/

#статьи

  • 2 авг 2022
  • 0

Готовимся к собеседованию на должность Python-разработчика. Знакомимся с системой типов в Python, встроенными типами данных и правилами работы с ними.

Иллюстрация: Оля Ежак для Skillbox Media

Пишет об истории IT, разработке и советской кибернетике. Знает Python, JavaScript и немного C++, но предпочитает писать на русском.

Python — объектно-ориентированный язык программирования, его основу составляют объекты и классы. Объект — это область памяти компью��ера, которая описывается типом (он же класс) и значением. При этом от типа зависит область значений объекта, операции и методы, которые к нему можно применять.

Python предоставляет богатый набор встроенных типов данных. Поэтому при решении стандартных задач питонист реже пишет собственные классы, чем, например, разработчик на Java.

Из этой статьи вы узнаете:

Python — язык программирования со строгой динамической типизацией.

«Строгая» означает, что язык не производит неявные преобразования типов и не создаёт сюрпризов при их случайном смешении.

Чтобы понять, о чём идёт речь, запустите этот код на Python и JavaScript, а затем сравните результаты:

#классический пример из JavaScript some_number = 1 + '1'

JavaScript любезно выдаст строку '11', а Python выругается такой фразой:

TypeError: unsupported operand type (s) for +: 'int' and 'str'

Можно подумать, что JavaScript лучше, чем Python, — ведь он даёт больше свободы разработчикам. Но не всё так однозначно: в больших скриптах, на 3–5 тысяч строк, такая свобода может сыграть злую шутку. Например, если банковская программа вместо 100 + 100 = 200 долларов спишет со счёта 100100 :)

К счастью, в Python такой трюк не пройдёт. Строгий интерпретатор забьёт тревогу и не позволит разработчику смешать типы.

«Динамическая» означает, что типы объектов определяются в процессе исполнения программы (runtime). Поэтому питонисты могут не указывать типы переменных. Переменные в Python — это всего лишь указатели на объекты, они не содержат информации о типе.

Вы можете создавать и изменять переменные в любой момент, главное — присвойте значение:

#год рождения — целое число 1995 year_of_birth = 1995 print(year_of_birth) #заменили на строку «nineteen ninety five» year_of_birth = "nineteen ninety five" print(year_of_birth)

А вот в языках со статической типизацией, таких как C++, C# и Java, типы объектов определяются ещё на этапе компиляции. Поэтому при попытке запустить такой код, например, в C++ компилятор выдаст ошибку:

«невозможно преобразовать „const char [20]“ в „int“»

Придётся объявлять новую переменную:

int main() { int year_of_birth{ 5 }; std::cout << year_of_birth << std::endl; //создадим новую переменную str_year_of_birth string str_year_of_birth {"nineteen ninety five"}; std::cout << str_year_of_birth << std::endl; return 0; }

Мы оставим детальное сравнение статической и динамической типизации для другой статьи. На практике и та, и другая имеют свои плюсы и минусы.

Типы данных в Python можно разделить на изменяемые и неизменяемые.

Когда мы присваиваем новое значение неизменяемому объекту, Python не перезаписывает его, а создаёт новый объект с тем же именем. Чтобы в этом убедиться, достаточно проверить id — уникальный номер, который присваивается каждому объекту в Python:

#числовые типы в Python — неизменяемые int_obj = 10 print("id of int_obj: ", id(int_obj)) #140717895746096 int_obj += 5 print("id of int_obj: ", id(int_obj)) #140717895746256

Когда мы прибавляем 5 к переменной int_obj, на её месте создаётся новый объект с тем же именем. Заметьте: при первом выводе id равен 140717895746096, а после выполнения операции сложения — 140717895746256.

А вот идентификатор списка list_obj не меняется, потому что списки в Python — это изменяемые объекты:

#а объекты типа list — изменяемые list_obj = [10, 20, 30] print("id of list_obj: ", id(list_obj)) #2302150079496 list_obj += [40] print("id of list_obj: ", id(list_obj)) #2302150079496

К неизменяемым объектам относятся числа, строки и кортежи, а к изменяемым — списки, словари и множества. Это свойство нужно учитывать при передаче объектов в функцию. Например, если вы не хотите, чтобы функция изменила исходный список, передайте в неё копию этого списка.

Теперь рассмотрим встроенные типы данных языка Python.

В недрах интерпретатора Python зашито много типов данных. Их можно разделить на три группы:

  • Простые — числа и строки.
  • Коллекции — списки, кортежи и словари.
  • Остальные — файлы, итераторы, сокеты, NaN.

Отдавайте предпочтение встроенным типам. Они упрощают разработку и более эффективны, чем пользовательские классы, потому что представляют собой оптимизированные структуры данных на языке C.

Программы на Python умеют работать с целыми числами (int), числами с плавающей точкой (float) и комплексными числами (complex). В целом числовые объекты в Python поддерживают те же операции, что и числа в других языках программирования:

a = 20.5 b = 10 #сложение sum_ab = a + b print(sum_ab) #результат: 30.5 #умножение mult_ab = a * b print(mult_ab) #результат: 205 #деление div_ab = a / b print(div_ab) #результат: 2.05

Также в стандартной библиотеке Python есть модуль math, который подключается директивой import math, — он содержит широкий набор функций для работы с числовыми данными:

import math a = 20.5 b = 10 #факториал числа b math_factor = math.factorial(b) print(math_factor) #результат: 3628800 #посчитать остаток от деления a на b math_fmod = math.fmod(a, b) print(math_fmod) #результат:0.5 #отсечь дробную часть у числа a math_trunc = math.trunc(a) print(math_trunc) #результат: 20

А теперь получим какое-нибудь очень большое число. Например, возведём 27 в 560-ю степень:

print(27 ** 560) #результат: #366191221537348906724224962113233696161029018222927370716739871087661400220838310915248021370798668687237512226282332116... и так далее

Для таких объектов в Python есть специальный тип — long. Но если в том же C++ самый большой тип long long ограничен 64 битами (самое большое положительное число равно 18 446 744 073 709 551 615), то «длинные числа» в Python не ограничены.

Строки (string) — это последовательности символов, поэтому к ним применимы многие методы других последовательностей: списков и кортежей. Например, обращение к элементу по индексу, вычисление количества символов, конкатенация и получение среза.

Рассмотрим основные операции со строками в Python:

first_str = 'skill' second_str = 'box' #конкатенация строк some_string = first_str + second_str print(some_string) #skillbox #длина строки length = len(some_string) print(length) #8 #первый символ строки first_symbol = some_string[0] print(first_symbol) #s #срез строки с первого по пятый символ skill_slice = some_string[0:5] print(skill_slice) #skill

Строки поддерживают работу с отрицательными индексами. Их удобно использовать, когда нужно обратиться к элементу с конца:

#последний символ строки last_symbol = some_string[-1] print(last_symbol) #x #последние три символа строки 'skillbox' box_slice = some_string[-3:] print(box_slice) #box

Кроме того, у типа string есть ряд методов, уникальных для него:

#поиск подстроки #если подстрока найдена, метод вернёт позицию её первого элемента, если нет — вернёт -1 ill_substr = some_string.find('ill') print(ill_substr) #поиск подстроки с заменой, заменим skill на school school_box = some_string.replace('skill', 'school') print(school_box) #schoolbox #разбить строку по разделителю student_name = 'Ivan_Ivanovich_Petrov' list_of_substr = student_name.split('_') print(list_of_substr) #['Ivan', 'Ivanovich', 'Petrov']

Список (list) — это упорядоченная коллекция объектов. Списки могут иметь сколько угодно уровней вложенности и хранить неограниченное количество объектов. Кроме того, в одном списке могут одновременно храниться объекты разных типов.

Над списками можно производить те же операции, что и над строками:

some_list = ['s', 'k', 'i', 'l', 'l', 'b', 'o', 'x'] #первый символ списка list_first_symbol = some_list[0] print(list_first_symbol) #s #срез списка с первого по пятый элемент list_slice = some_list[0:5] print(list_slice) #['s', 'k', 'i', 'l', 'l'] #последний элемент списка list_last_symbol = some_list[-1] print(list_last_symbol) #x

Но у списков есть и специфические методы, которые присущи только им. Например, можно добавить новый элемент в конце списка, удалить i-й элемент или отсортировать список:

#добавить новый элемент в конец списка some_list.append('!') print(some_list) #['s', 'k', 'i', 'l', 'l', 'b', 'o', 'x', '!'] #удалить элемент с индексом 3 some_list.pop(3) print(some_list) #'s', 'k', 'i', 'l', 'b', 'o', 'x', '!'] #отсортировать элементы списка в порядке возрастания some_list.sort() print(some_list) #['!', 'b', 'i', 'k', 'l', 'o', 's', 'x']

Кортежи (tuple) — это те же списки, только неизменяемые. Над ними можно производить те же операции, что и над списками, — кроме тех, которые изменяют кортеж:

some_tuple = ('p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n') #последний элемент кортежа last_element = some_tuple[-1] print(last_element) #срез кортежа с первого по третий элемент tuple_slice = some_tuple[0:3] print(tuple_slice) #меняем значение первого элемента some_tuple[0] = 'c'

При попытке заменить элемент 'p' на 'c' Python выдаст сообщение об ошибке:

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Вы спросите: зачем нужны кортежи, когда есть списки с более широким набором методов и операций? Как мы уже сказали выше, иногда программистам важно быть уверенными, что функция не изменит значение объекта. Как раз для таких случаев и годятся кортежи.

Словарь (dict) — это неупорядоченная коллекция пар «ключ — значение». В качестве ключей могут выступать любые неизменяемые объекты (числа, строки и даже кортежи).

Получать доступ к элементам, удалять и создавать новые довольно просто:

#словарь с данными об ученике Skillbox some_dict = {'first_name':'Алексей', 'age':35, 'is_paid':True, 'courses':['python', 'javascript', 'html/css'], } print(some_dict) #элемент с ключом 'last_name' print(some_dict['first_name']) # 'Алексей' #создать элемент, присвоив значение несуществующему ключу some_dict['second_name'] = 'Петров' print(some_dict) #{'first_name': 'Алексей', 'age': 35, 'is_paid': True, 'courses': ['python', 'javascript', 'html/css'], 'second_name': 'Петров'} del some_dict['is_paid'] print(some_dict) #{'first_name': 'Алексей', 'age': 35, 'courses': ['python', 'javascript', 'html/css'], 'second_name': 'Петров'}

В качестве значений словарь может хранить объекты совершенно разных типов — даже другие словари. Глубина вложенности не ограничена.

Так как словари являются отображениями, а не последовательностями, то элементы в них не упорядочены. Это значит, что при выводе элементов в цикле for их порядок не всегда будет совпадать с порядком, заданным при инициализации словаря.

Объекты-файлы позволяют работать с файловой системой компьютера. Чтобы создать такой объект, нужно передать функции open имя файла и режим доступа (чтение или запись).

Допустим, вы собрались написать книгу о Python. Тогда нужно создать файловый объект в режиме записи — w write, а затем записывать в него строки текста с помощью метода write ():

#начнём с первой главы #создадим файл с книгой в текущей папке my_book = open("my_book.txt", 'w') my_book.write('Chapter 1: Hello, Python!\n') my_book.write('To be continued...\n') #закроем поток записи my_book.close()

А теперь проверим, всё ли сохранилось как надо. Для этого создадим новый объект-файл с помощью той же функции open, но в режиме чтения — r read:

#откроем нашу книгу и проверим содержимое book = open("my_book.txt", 'r') text = book.read() print(text)

Как вы можете убедиться, все строки, которые мы записали в файл, на месте.

Для закрепления — небольшая шпаргалка по базовым типам в Python:

Изображение: Skillbox Media

Теперь вы знаете о типах в Python достаточно, чтобы решать простейшие задачи и даже ответить на вопросы на собеседовании. Если хотите узнать о системе типов ещё больше — почитайте классические источники:

  • «Изучаем Python 3», Часть II. Типы и операции, М. Лутц;
  • «Программирование на Python 3», Глава 2. Типы данных, М. Саммерфилд;
  • документацию Python, раздел «Built-in Types».

Python для всех

Вы освоите Python на практике и создадите проекты для портфолио — телеграм-бот, веб-парсер и сайт с нуля. А ещё получите готовый план выхода на удалёнку и фриланс. Спикер — руководитель отдела разработки в «Сбере».

Пройти бесплатно

Бесплатный курс по разработке на Python ➞
Пройдите бесплатный курс по Python и создайте с нуля телеграм-бот, веб-парсер и сайт. Спикер — руководитель отдела разработки в «Сбере». Пройти курс