Typy danych w Pythonie: int, float, str, bool, list, dict i inne

Dlaczego typy w ogóle mają znaczenie

Typ to po prostu kategoria, która mówi Pythonowi, jak ma się zachowywać wartość. Dodanie dwóch liczb całkowitych to arytmetyka, dodanie dwóch napisów to ich połączenie, a dodanie napisu do liczby całkowitej to błąd. Typ wartości decyduje, jakie operacje mają na niej sens.

Python ma mały, przyjazny zestaw wbudowanych typów. Czterech z nich (int, float, str, bool) użyjesz niemal w każdym programie. Reszta pojawia się, gdy zaczynasz układać dane w kolekcje.

Liczby: int i float

Są dwa rodzaje liczb, a Python wybiera, który dostajesz, na podstawie tego, jak je zapiszesz:

whole = 42
fractional = 3.14

print(type(whole))
print(type(fractional))

Bez kropki dziesiętnej? Dostajesz int. Z kropką? Dostajesz float. Arytmetyka swobodnie je miesza, a każda operacja z udziałem float daje float:

print(10 + 3)       # int + int  -> int
print(10 + 3.0)     # int + float -> float
print(10 / 3)       # / w Pythonie 3 zawsze zwraca float
print(10 // 3)      # // to dzielenie całkowite (odrzuca resztę)
print(10 % 3)       # % to modulo (reszta z dzielenia)
print(2 ** 8)       # ** to potęgowanie

Liczby całkowite w Pythonie mogą być tak duże, jak pozwala pamięć: bez przepełnienia i bez sztywnego limitu 32 czy 64 bitów. Możesz obliczyć 2 ** 1000, a Python zwróci każdą cyfrę.

Liczby float działają według zwykłych reguł IEEE 754, co oznacza kilka klasycznych niespodzianek:

print(0.1 + 0.2)

To wypisuje 0.30000000000000004, a nie 0.3. To nie błąd Pythona, tylko sposób działania binarnej arytmetyki zmiennoprzecinkowej w każdym języku. Gdy potrzebujesz dokładnych ułamków dziesiętnych (na przykład przy pieniądzach), użyj modułu decimal. W pozostałych przypadkach zwykle wystarczy zaokrąglenie przy wyświetlaniu.

Napisy: str

Napisy to ciągi znaków. Otocz je pojedynczymi albo podwójnymi cudzysłowami. Pythonowi jest wszystko jedno, byle cudzysłów otwierający i zamykający były takie same:

first = "double-quoted"
second = 'single-quoted'
mixed = "I'm fine either way"
print(first, second, mixed)

Napisy w potrójnych cudzysłowach (""" ... """) mogą zajmować wiele linii:

message = """Dear reader,

Thanks for sticking with Python so far. It gets more fun from here.

Signed,
The docs"""
print(message)

Napisy mają ogromne API, które poznasz z czasem: wycinanie, metody takie jak .upper(), .split(), .replace() i formatowanie f-stringami, które daje f"Hello, {name}". Zaraz dalej jest osobna strona o napisach.

Wartości logiczne: bool

Dwie wartości, zapisywane dokładnie tak: True i False, z wielką literą na początku. Porównania dają wartości logiczne:

ready = True
dry = False

print(5 > 3)
print(5 == 5)
print(ready and not dry)

Pod spodem True i False to dosłownie 1 i 0, więc możesz sumować wartości logiczne, gdy trzeba policzyć, ile warunków było prawdziwych:

checks = [5 > 3, 10 == 10, 0 > 1]
print(sum(checks))

None: brak wartości

None to sposób, w jaki Python mówi "brak wartości". Funkcje, które niczego jawnie nie zwracają, zwracają None. Użyjesz go też jako wartości zastępczej:

selected = None

if selected is None:
    print("Nothing picked yet")
else:
    print("You picked", selected)

Konwencja to sprawdzanie przez is None i is not None, a nie == None. is sprawdza tożsamość, a właśnie o to tu chodzi.

Listy, krotki, zbiory, słowniki

To cztery wbudowane typy kolekcji. Każdy ma własną, szczegółową stronę, ale oto krótki szkic, żeby je rozpoznawać:

a_list = [1, 2, 3]            # uporządkowana, modyfikowalna
a_tuple = (1, 2, 3)           # uporządkowana, niemodyfikowalna
a_set = {1, 2, 3}             # bez kolejności, bez duplikatów
a_dict = {"name": "Ada", "age": 36}  # pary klucz -> wartość

print(a_list, a_tuple, a_set, a_dict)

Praktyczne zasady:

• List: sekwencja, która ma się zmieniać. Dodawanie, usuwanie, sortowanie: wszystko w porządku.
• Tuple: sekwencja, którą chcesz chronić przed zmianami. Często używana do rekordów o stałym kształcie, jak współrzędne (x, y).
• Set: worek unikalnych elementów, gdy duplikaty byłyby błędem.
• Dict: wyszukiwanie po kluczu. Struktura w kształcie JSON.

Konwersja między typami

Python nie konwertuje typów automatycznie, gdy byłoby to ryzykowne. Zamianę liczby całkowitej na napis albo napisu na liczbę trzeba zlecić jawnie:

age = 30
message = "You are " + str(age) + " years old"
print(message)

value = int("42") + 1
print(value)

pi = float("3.14")
print(pi)

Jeśli konwersja nie ma sensu, na przykład int("hello"), Python zgłasza ValueError i pokazuje, co mu podano. Błąd jest wyjaśniony, więc poprawiasz i idziesz dalej.

Sprawdzanie typu

Dwa narzędzia, które warto znać:

print(type(10))              # <class 'int'>
print(type("hi"))            # <class 'str'>

print(isinstance(10, int))   # True
print(isinstance(10, (int, float)))  # True, pasuje do dowolnego z nich

type() świetnie nadaje się do szybkiego podglądu w REPL. isinstance() stosuje się w prawdziwym kodzie, bo dobrze współpracuje z dziedziczeniem i potrafi sprawdzić kilka typów naraz.

Krótkie ćwiczenie przeglądowe

Uruchom poniższy blok bez zmian, a potem zmień kilka wartości i zobacz, jakie wychodzą typy:

values = [42, 3.14, "python", True, None, [1, 2], (1, 2), {1, 2}, {"k": "v"}]

for v in values:
    print(v, "->", type(v).__name__)

Nie musisz jeszcze rozumieć for (dojdziemy do tego), ale to pokazuje wbudowane typy w jednym rzucie oka.

Wybierz typ pasujący do danych

Nie musisz teraz zapamiętywać każdego typu. Musisz umieć rozpoznać typ, gdy go widzisz, i wybrać właściwy, gdy tworzysz dane. "Czy to jest stałe, czy się zmienia? Unikalne czy nie? Szukam po kluczu czy po pozycji?" Te cztery pytania w dziewięćdziesięciu procentach przypadków wybierają typ kolekcji.

Dalej: napisy w szczegółach, bo to typ danych, z którym zetkniesz się niemal w każdym programie.