Python: Типы данных
Программы работают с разной информацией: текст, числа, даты, списки, булевы значения. У каждого фрагмента данных в программе есть тип — его “категория”.
Например:
- "Hello, World!" — это строка (набор символов)
- 7, -198, 0 — это целые числа
- 3.14, -0.01, 1.0 — это рациональные числа (или числа с плавающей точкой)
🔍 Что такое тип данных?
Тип данных определяет:
- как интерпретировать значение;
- какие операции с ним можно делать.
Например, числа можно складывать, делить и умножать. А вот строки складываются по-другому — при помощи конкатенации (склеивания). Но умножать строку на строку нельзя — это бессмысленно:
# Нельзя: 'мама' * 'блокнот' ❌
🧮 Числа и строки — разные типы
Пример вывода числа:
print(5) # => 5
Пример вывода строки:
print('5') # => 5
На экране результат выглядит одинаково, но внутри программы это совершенно разные вещи:
Значение | Тип данных |
---|---|
5 | int (целое число) |
'5' | str (строка) |
Строку '5' нельзя сложить с числом 5, как и '10' / 2 не даст числа 5.0. Python будет ругаться, если вы попытаетесь смешать несовместимые типы без явного преобразования.
🔢 Целые и рациональные числа
Python различает два вида чисел:
- int — целые числа: -3, 0, 7, 100000
- float — вещественные (рациональные) числа: 1.0, -3.14, 2.718
Пример:
print(10.234) # => 10.234
Числа с точкой Python воспринимает как float — с ними можно делать арифметику с десятичной точностью.
⚙️ Почему типы вообще нужны?
Типы помогают компьютеру понимать, как обрабатывать данные. Они:
- определяют набор допустимых операций;
- влияют на поведение функций и выражений;
- позволяют языку выявлять ошибки ещё до выполнения программы.
Например, если вы случайно попытаетесь сложить строку с числом, Python остановит программу и покажет ошибку — именно благодаря строгой типизации.
🧱 Примитивные типы
Типы вроде:
- str (строка),
- int (целое число),
- float (рациональное число)
называются примитивными — они встроены прямо в язык. Существуют и составные типы: списки, словари, кортежи и другие. С ними мы познакомимся позже. Более того, в Python можно создавать и свои собственные типы (например, классы), но для начала важно хорошо разобраться с примитивами.
📚 Терминология: строка или строчка?
В программировании есть терминологическая ловушка:
- строка (string) — это тип данных, например 'hello'
- строчка (line) — это строка текста в файле или в коде
Например, в коде ниже есть строчка, но не строка:
print(5)
Чтобы избежать путаницы, в этом курсе мы будем использовать:
- строка — когда говорим о данных типа str;
- строчка — когда речь идёт о строках кода (lines).
Задание
Выведите на экран число -0.304
.
Полезное
Команда проекта находится в телеграм-сообществе. Там можно задать любой вопрос и повлиять на проект
Если вы зашли в тупик, то самое время поговорить с нашим асситентом Тота во вкладке "ИИ-помощник":
Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.
Это нормально 🙆, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи. В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.
Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в обратной связи нашего сообщества
Ваше упражнение проверяется по этим тестам
from hexlet.test import expect_output
def test(capsys):
expected = "-0.304"
expect_output(capsys, expected)
Решение учителя откроется через:
20:00
