في ، كل شيء هو كائن. وبالتالي ، يتم التعامل مع أنواع البيانات على أنها فئات والمتغيرات هي مثيل أو كائن لهذه الفئات. توجد أنواع بيانات مختلفة في Python لتمثيل أنواع القيمة. في هذه المقالة ، سنتعرف على أنواع بيانات Python المختلفة وكيف يتم تخصيصها للمتغيرات في التسلسل التالي:
هيا نبدأ.
أنواع بيانات بايثون
المتغيرات تُستخدم للاحتفاظ بقيم لأنواع بيانات مختلفة. نظرًا لأن لغة Python هي لغة مكتوبة ديناميكيًا ، فلن تحتاج إلى تحديد نوع المتغير أثناء التصريح عنه. يربط المفسر ضمنيًا القيمة بنوعها. تمكننا Python من التحقق من نوع المتغير المستخدم في البرنامج. بمساعدة من النوع () ، يمكنك معرفة نوع المتغير الذي تم تمريره.
مثال:
x = 24 y = 14.7 z = طباعة 'مرحبًا بك في Edureka' (اكتب (x)) طباعة (اكتب (y)) طباعة (اكتب (z))
انتاج:
أنواع البيانات القياسية في بايثون
يستخدم المتغير للاحتفاظ بأنواع مختلفة من القيم. على سبيل المثال ، يجب تخزين اسم الشخص كسلسلة بينما يجب تخزين معرّف الموظف كعدد صحيح.
توفر Python أنواعًا قياسية مختلفة من البيانات التي تحدد طريقة التخزين لكل منها. تتضمن أنواع البيانات القياسية في Python ما يلي:
- أعداد
- قائمة
- توبلي
- قاموس
الآن بعد أن تعرفت على أنواع بيانات Python القياسية ، دعنا ننتقل ونفهم كل منها بالتفصيل.
أعداد
يستخدم الرقم لتخزين القيم الرقمية. ينشئ Python الرقم شاء عندما يتم تخصيص رقم لمتغير. هناك 4 أنواع من البيانات الرقمية:
- int - يتم استخدامه للأعداد الصحيحة الموقعة مثل 12 ، 2 ، 7 ، إلخ.
- طويل - يُستخدم هذا العدد الصحيح لمجموعة أعلى من القيم مثل 908090800L ، -0x1929292L ، إلخ.
- تطفو - يتم استخدامه لتخزين أرقام الفاصلة العائمة مثل 1.5 ، 701.89 ، 15.2 ، إلخ.
- مركب - يستخدم هذا مع الأعداد المركبة مثل 2.14j ، 2.0 + 2.3j ، إلخ.
في ، يمكنك استخدام حرف L صغير مع أعداد صحيحة طويلة. ومع ذلك ، فمن الأنسب استخدام الأحرف الكبيرة L.
مثال:
a = 12 طباعة (a، 'is of type'، type (a)) b = 5.05 print (b، 'is of type'، type (b)) c = 1 + 2j print (c، 'is a complex number؟ '، isinstance (1 + 2j، complex))
انتاج:
12 من النوع 5.05 من النوع (1 + 2j) هل هو رقم مركب؟ صحيح
خيط
إلى يتم تعريفه على أنه سلسلة من الأحرف ممثلة في علامات الاقتباس. في بايثون ، يمكنك استخدام علامات اقتباس مفردة أو مزدوجة أو ثلاثية لتعريف سلسلة.
يمكن أن يتم التعامل مع الأوتار في Python باستخدام العديد من الوظائف المدمجة و العاملين . في حالة معالجة السلسلة ، يتم استخدام عامل التشغيل + لسلسلة سلسلتين.
مثال:
str1 = 'مرحبًا بك في Edureka' #string str1 str2 = 'برمجة Python' #string str2 print (str1 [0: 3]) طباعة (str1 [4]) طباعة (str1 + str2)
انتاج:
مرحبا ج مرحبا بكم في Edureka Python Programming
قائمة
القوائم شبيهة بـ ولكن يمكن أن تحتوي على أنواع مختلفة من البيانات في بايثون. العناصر المخزنة في القائمة مفصولة بفاصلة (،) ومحاطة بأقواس مربعة [].
هو java
يمكنك استخدام عوامل تشغيل الشرائح [:] للوصول إلى بيانات القائمة. عامل التشغيل التسلسلي (+) مشابه للعامل الموجود في السلاسل.
مثال:
list = [20، 'ترحيب'، 'edureka'، 40] طباعة (قائمة [3:]) طباعة (قائمة) طباعة (قائمة + قائمة)
انتاج:
[40] [20، 'مرحبًا'] [20، 'مرحبًا'، 'edureka'، 40] [20، 'مرحبًا'، 'edureka'، 40، 20، 'مرحبًا'، 'edureka'، 40]
توبلي
يشبه tuple القوائم من نواحٍ عديدة. مثل القوائم ، مجموعات تحتوي أيضًا على مجموعة عناصر من أنواع بيانات مختلفة. عناصر المجموعة مفصولة بفاصلة (،) ومحاطة بأقواس ().
المجموعة هي بنية بيانات للقراءة فقط ولا يمكنك تعديل حجم عناصر المجموعة وقيمتها.
مثال:
tuple = ('ترحيب'، 'edureka'، 40) print (tuple [1:]) print (tuple) print (tuple + tuple)انتاج:
('edureka'، 40) ('مرحبًا'، 'edureka'، 40) ('مرحبًا'، 'edureka'، 40، 'مرحبًا'، 'edureka'، 40)قاموس
القاموس هو مجموعة مرتبة من زوج من العناصر ذات القيمة الرئيسية. يشبه المصفوفة الترابطية أو جدول التجزئة حيث يخزن كل مفتاح قيمة معينة. يمكن أن يحتوي المفتاح على أي نوع بيانات بدائي بينما القيمة هي كائن بايثون تعسفي.
العناصر الموجودة في القاموس مفصولة بفاصلة ومحاطة بأقواس معقوفة {}.
مثال:
دكت = {1: 'جون' ، 2: 'راشيل' ، 3: 'نانسي' ، 4: 'دانيال'} طباعة ('الاسم الأول هو' + ديكت [1]) طباعة (ديكت.كييس ()) طباعة ( ict.values ())انتاج:
الاسم الأول هو جون [1 ، 2 ، 3 ، 4] ['جون' ، 'راحيل' ، 'نانسي' ، 'دانيال']
هذه هي أنواع بيانات Python القياسية المستخدمة للاحتفاظ بقيم مختلفة. بهذا نكون قد وصلنا إلى نهاية مقالتنا.
تحقق الآن من ملف من Edureka ، وهي شركة تعليمية موثوقة عبر الإنترنت مع شبكة تضم أكثر من 250000 متعلم راضٍ منتشرين في جميع أنحاء العالم. سيساعدك تدريب Python Certification على اكتساب الخبرة في التحليل الكمي ، واستخراج البيانات ، وعرض البيانات لمعرفة ما وراء الأرقام من خلال تحويل حياتك المهنية إلى دور عالم البيانات.
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكرها في قسم التعليقات في 'أنواع بيانات Python' وسنعاود الاتصال بك.