Типы данных — Основы Python

Бывают разные способы представлять данные в программах. Есть строки — наборы символов в кавычках вроде "Hello, World!". Есть целые числа — например, 7, -198, 0. Это две разные категории информации — два разных типа данных. Операция умножения имеет смысл для категории «целые числа», но не для категории «строки»: нет смысла умножать слово «мама» на слово «блокнот».

Тип данных определяет, что можно делать с элементами конкретного множества информации. В этом уроке мы изучим типы данных и узнаем, как работает типизация в Python.

Примитивные типы данных

Язык программирования распознает типы данных, поэтому Python не позволит нам умножать строку на строку — нельзя умножать текст на текст. При этом можно умножать целое число на другое целое число. Наличие типов и таких ограничений в языке защищает программы от случайных ошибок.

В отличие от строк, числа оборачивать в кавычки не нужно. Чтобы напечатать число 5, достаточно написать:

print(5)  # => 5

Число 5 и строка '5' — совершенно разные вещи, хотя вывод у print() для этих данных идентичный. Целые числа (1, 34, -19 и т.д.) и рациональные числа (1.3, 1.0, -14.324 и т.д.) — это два отдельных типа данных. Такое разделение связано с особенностями устройства компьютеров. Есть и другие типы, с ними мы познакомимся позже.

Вот еще один пример, но уже с рациональным числом:

print(10.234)  # => 10.234

Типы данных «строка», «целое число» и «рациональное число» — это примитивные типы, то есть они встроены в сам язык Python. В язык встроены также и некоторые составные типы, но пока мы будем работать только с примитивными. Программисты также могут создавать собственные типы данных.

По-английски строки в программировании называются strings, а строчки текстовых файлов — lines. Например, в коде выше есть строчка (line), но нет никаких строк (string). В русском иногда может быть путаница, поэтому во всех уроках мы будем говорить строка для обозначения типа данных «строка», и строчка для обозначения строчек кода (lines) в файлах.

Python — один из языков, который строго относится к типам данных. Поэтому на любую несовместимость типов он ответит ошибкой. Все дело в сильной типизации.

Сильная типизация

Нам известно про два разных типа данных: числа и строки. Например, мы могли складывать числа, потому что операция сложения — это операция для типа «числа». А что, если применить эту операцию не к двум числам, а к числу и строке?

print(1 + '7')  # TypeError: unsupported operand type(s)...

Python не разрешит сложить число 1 и строку '7', потому что это значения разных типов. Нужно сначала либо сделать строку числом, либо число строкой. Как это сделать, мы поговорим позже.

Такое педантичное отношение к совместимости типов называется строгой типизацией или сильной типизацией. Python — язык со строгой типизацией.

Не все языки так делают. Например, PHP — это язык со слабой типизацией. Он знает о существовании разных типов, но относится к их использованию не очень строго. PHP пытается преобразовывать информацию, когда это кажется разумным. То же самое относится к JavaScript:

// Как тебе такое, Илон Маск?
// Число 1 + Строка 7 = Строка 17
1 + '7'; // '17'

С одной стороны, автоматическое неявное преобразование типов и правда кажется удобным. Но на практике это свойство языка создает множество ошибок и проблем, которые трудно найти. Код может иногда работать, а иногда не работать — в зависимости от того, «повезло» ли с автоматическим преобразованием. Программист это заметит не сразу и потратит много времени на отладку.

Неизменяемость примитивных типов

Представим, что нам нужно изменить символ в строке. Вот, что из этого выйдет:

first_name = 'Alexander'
first_name[0] = 'B'
# Ошибка: TypeError: 'str' object does not support item assignment

Такое происходит из-за неизменяемости примитивных типов в Python — язык не дает никакой физической возможности поменять строку. Неизменяемость примитивных типов важна по многим причинам. Ключевая причина — производительность.

Но иногда нам нужно изменить строку. Для этого и существуют переменные:

first_name = 'Alexander'
first_name = 'Blexander'
print(first_name)  # => Blexander

Есть большая разница между изменением значения переменной и изменением самого значения. Примитивные типы в Python поменять нельзя, а составные — можно. Также можно без проблем заменить значение переменной.

Явное преобразование типов

В программировании регулярно встречаются задачи, когда один тип данных нужно преобразовать в другой — например, при работе с формами на сайтах. Данные формы всегда приходят в текстовом виде, даже если значение — число. Вот как его можно преобразовать:

# str станет int
number = int('345')
print(number)  # => 345

int() — это функция, в которую передается значение, чтобы его преобразовать. Функция ведет себя подобно арифметическим операциям, но делает особые действия. Вот еще несколько примеров:

value = '0'
# Внутри скобок можно указывать переменную
converted_value = int(value)
print(converted_value)  # => 0

# Или конкретное значение
converted_value2 = int('10')
print(converted_value2)  # => 10

converted_value3 = int(False)
print(converted_value3)  # => 0

converted_value4 = int(True)
print(converted_value4)  # => 1

# Если преобразуется число с плавающей точкой
# то отбрасывается вся дробная часть
converted_value5 = int(3.5)
print(converted_value5)  # => 3

Точно так же можно преобразовать данные в строки str() и число с плавающей точкой float():

value = str(10)
print(value)  # '10'

value2 = str(True)
print(value2)  # 'True'

value3 = float(5)
print(value3)  # 5.0

Некоторые преобразования Python выполняет автоматически. Например, в операциях, где встречается одновременно целое число и число с плавающей точкой. Python автоматически все приводит к float — числу с плавающей точкой:

# Неявно выполняется код float(3) + 1.2
value = 3 + 1.2
print(value)  # => 4.2

Числа с плавающей точкой

В математике существуют разные виды чисел. Например, натуральные — целые числа от одного и больше, или рациональные — числа с точкой, например 0.5. С точки зрения устройства компьютеров, между этими видами чисел — пропасть. Например, нам легко определить, сколько будет 0.2 + 0.1. А теперь посмотрим, что на это скажет Python:

0.2 + 0.1  # 0.30000000000000004

Сложение двух рациональных чисел внезапно привело к неточному вычислению результата. Тот же самый результат выдадут и другие языки программирования. Это объясняется ограничениями вычислительных мощностей. Объем памяти конечен, в отличие от чисел. Бесконечное количество чисел потребовало бы бесконечного количества памяти.

Рациональные числа не выстроены в непрерывную цепочку — между 0.1 и 0.2 бесконечное множество чисел. Как тогда хранить рациональные числа? В интернете много статей об организации памяти в таких случаях. Более того, существует стандарт, в котором описано, как это делать правильно. На этот стандарт опирается подавляющее число языков.

Разработчикам важно понимать, что операции с плавающими числами неточны, но эту точность можно регулировать при работе с конкретными задачами.

Дополнительные материалы

1. Литерал
2. Статья о дробных числах

Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты.