Как узнать тип данных python

Проверка типов данных и «утиная» типизация в Python

В этой статье мы вам расскажем о проверке типов, о различных типах данных в разных языках, а также о неявной типизации и подсказках.

В Python проверка типов выполняется в интерпретаторе. Так как Python — язык с динамической типизацией, он не заставляет пользователя принудительно указывать тип объектов. Это потенциально может привести к ошибкам, причем их будет трудно найти. Чтобы избежать этого, Python можно использовать вместе с другими инструментами и реализовывать проверки типов вместе с собственным алгоритмом неявной типизации.

Существует два метода типизации, за каждым из которых стоят определенные языки программирования:

Языки со статической типизацией

Проверка типа переменной выполняется во время компиляции. Кроме того, система типов языка заставляет явно объявлять «тип данных» переменной перед ее использованием.

Вот ряд языков программирования со статической типизацией: Scala, Java, C++ и так далее. Например, объявление переменной строкового типа в языке Scala выглядит следующим образом:

Языки с динамической типизацией

В этих языках проверка типа переменной выполняется во время выполнения. Кроме того, система типизации языка не требует явного объявления типа данных переменной перед ее использованием. К языкам программирования с динамической типизацией относятся Python, JavaScript, Ruby и так далее.

Например, переменная строкового типа в языке Python определяется следующим образом:

Здесь мы видим, что переменную myCar не нужно явно объявлять.

Функции type() и ‘isinstance() в Python

Приведенный выше код выдает в качестве результата ‘int’. Тип данных переменной my_var является целочисленным, и функция type() определяет его именно таким образом.

При помощи функции isinstance(‘ obj ‘,’ class ‘) в языке Python можно определить, является ли данный объект ( ‘obj’ ) экземпляром класса ( ‘class’ ). Возвращается булево значение ( True или False ).

Неявная («утиная») типизация в Python

В Python действует популярный принцип: «Если это выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, вероятно, и есть утка». Попросту говоря, тип объекта или класса не имеет значения, но объект должен содержать аналогичные методы и свойства, тогда объект может использоваться для определенной цели.
Давайте разберем это на конкретном примере.

Результат выполнения данного кода будет следующим:

Подсказки типов и модуль mypy

У динамически типизированных языков, таких как Python, есть свои мощные преимущества, но есть и некоторые недостатки. Одним из недостатков является возникновение ошибок выполнения (runtime error) когда Python не производит принудительного преобразования типов. В результате могут возникать баги, которые с увеличением длины кода становится все трудней найти.

Подсказки типов реализованы в Python начиная с версии 3.5. А более старые версии могут не поддерживать данный функционал.

Давайте посмотрим простой пример без подсказок типов и модуля mypy.

Данная функция предназначена для вычитания целочисленных значений. Она принимает на вход два целых числа и возвращает их разность.

mypy — это модуль Python, который помогает в проверке статических типов. Он использует собственную динамическую проверку Python или неявную («утиную») типизацию с подсказкой самого типа.

Для начала вам нужно установить сам модуль mypy:

Далее вам нужно создать файл с именем mypy_example.py на своем локальном компьютере и сохранить туда следующий код:

Это простая программа, которая принимает два целых числа в качестве входных данных в параметре, а после ‘->’ показывает тип возвращаемых данных, который также является целочисленным (‘int’). Но хотя функция должна возвращать целочисленное значение (int), возвращается строка ‘Subtracted two integers’.

Запустите указанный выше код в терминале следующим образом:

После этого будет показана ошибка, указывающая на несоответствие типов (должен быть ‘int», а выдается ‘str’).

Давайте теперь изменим тип возвращаемого значения. Заменим строковое значение на разницу двух целых чисел. Таким образом, будет возвращаться целочисленное значение.

Мы видим, что программа выполняется успешно, никаких проблем не обнаружено.

Поздравляем!

Источник

Функция type в Python 3

Эта статья поможет вам разобраться как работает функция type в языке программирования Python.

Введение

Python имеет множество встроенных функций. В этой статье мы обсудим, как проверить тип данных у переменных в Python с помощью функции type.

При программировании на Python мы пришли к ситуации, в которой хотим проверить тип данных у переменной. Для этого нам необходимо использовать встроенную функцию type.

Описание

Type — это встроенная функция, которая помогает определить тип переменной, передаваемой на вход.

Нужно просто поместить имя переменной внутри функции type, и Python вернет тип данных.

В основном, мы используем ее в целях отладки.

Базовый синтаксис

Параметры

Аргумент является необходимым параметром, который принимает внутрь функция type.

Аргументом может быть строка, целое число, список, кортеж, множество, словарь и т.д.

Также мы можем передать в функцию type три аргумента, т.е. type(name, databases, dict). В таком случае он вернет вам новый тип объекта.

Расширенный синтаксис

Параметры

Возвращаемые значения

Примеры

Рассмотрим некоторые способы, с помощью которых можно узнать тип данных у переменной.

Использование базового синтаксиса

В этом примере мы будем принимать входные данные во всех форматах для записи переменной типа string, integer, negative value, float value, complex number, list, tuple, set и dictionary. После этого мы распечатаем тип данных всех переменных и посмотрим вывод.

Здесь все просто и понятно.

Использование расширенного синтаксиса

В этом примере мы возьмем все параметры, такие как имя, базовый класс и т.д. После этого мы распечатаем вывод. Давайте посмотрим более наглядно с помощью следующего кода:

Заключение

В данной статье мы научились проверять тип данных у переменной и изучили как работает функция type с двумя различными методами. Мы также проверили все типы переменных с помощью функции type.

Однако, если у вас есть сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам.

Источник

Основные типы данных Python – что нужно знать

Переменные могут содержать значения, и каждое значение имеет тип данных. Python – это язык с динамической типизацией; следовательно, нам не нужно определять тип переменной при ее объявлении. Интерпретатор неявно связывает значение с его типом.

Переменная a содержит целочисленное значение 5, и мы не определили ее тип. Интерпретатор Python автоматически трактует переменные a как целочисленный тип.

Python позволяет нам проверить тип переменной, используемой в программе, предоставляя функцию type(), которая возвращает тип переданной переменной.

Рассмотрим следующий пример, чтобы определить значения различных типов данных Python и проверить их.

Стандартные типы данных

Переменная может содержать разные типы значений. Например, имя человека должно храниться в виде строки, а его идентификатор – в виде целого числа.

Python предоставляет различные стандартные типы данных, которые определяют метод хранения для каждого из них. Типы данных, определенные в Python, приведены ниже:

Мы подробно обсудим каждый из них в этом уроке.

Числа

Число хранит числовые значения. Целочисленные, плавающие и комплексные значения относятся к типу данных Python Numbers. Python предоставляет функцию type(), чтобы узнать тип данных переменной. Точно так же функция isinstance() используется для проверки принадлежности объекта к определенному классу.

Python создает объекты Number, когда номер присваивается переменной. Например:

Python поддерживает три типа числовых данных.

Последовательности

Строка

Строку можно определить как последовательность символов, представленных в кавычках. В Python мы можем использовать одинарные, двойные или тройные кавычки для определения строки.

Обработка строк в Python – простая задача, поскольку Python предоставляет встроенные функции и операторы для выполнения операций со строкой.

В случае обработки строк оператор + используется для объединения двух строк, поскольку операция «hello» + «python» возвращает «hello python».

Оператор * известен как оператор повторения, так как операция «Python» * 2 возвращает «Python Python».

В следующем примере показана строка в Python.

Список

Списки Python похожи на массивы в С++. Однако список может содержать данные разных типов. Элементы, хранящиеся в списке, разделяются запятой(,) и заключаются в квадратные скобки [].

Мы можем использовать операторы slice [:] для доступа к данным списка. Операторы конкатенации(+) и повторения(*) работают со списком так же, как они работали со строками.

Рассмотрим следующий пример.

Кортеж

Кортеж во многом похож на список. Как и списки, кортежи также содержат коллекцию элементов данных разных типов. Элементы кортежа разделяются запятой(,) и заключаются в круглые скобки().

Кортеж – это структура данных, доступная только для чтения, поскольку мы не можем изменять размер и значение элементов кортежа.

Давайте посмотрим на простой пример кортежа.

Словарь

Словарь – это неупорядоченный набор пары элементов “ключ-значение”. Это похоже на ассоциативный массив или хеш-таблицу, где каждый ключ хранит определенное значение. Ключ может содержать любой примитивный тип данных, тогда как значение – это произвольный объект Python.

Элементы в словаре разделяются запятой(,) и заключаются в фигурные скобки <>.

Рассмотрим следующий пример.

Логический тип данных

Тип Boolean предоставляет два встроенных значения: True и False. Эти значения используются для определения истинности или ложности данного утверждения. Обозначается классом bool. Истина может быть представлена любым ненулевым значением или ‘T’, тогда как ложь может быть представлена 0 или ‘F’. Рассмотрим следующий пример.

Набор

Python Set – это неупорядоченный набор типов данных. Он повторяемый, изменяемый(может изменяться после создания) и имеет уникальные элементы. В наборе порядок элементов не определен; он может вернуть измененную последовательность элемента. Набор создается с помощью встроенной функции set() или последовательность элементов передается в фигурных скобках и разделяется запятой. Он может содержать различные типы значений. Рассмотрим следующий пример.

Источник

Как узнать тип переменной Python

Введение

В Python есть две функции type() и isinstance() с помощью которых можно проверить к какому типу данных относится переменная.

Разница между type() и isinstance()

type() возвращает тип объекта

Встроенная функция type() это самый простой способ выяснить тип. Вы можете воспользоваться следующим образом.

Пример использования type()

В Python четырнадцать типов данных.

Для начала рассмотрим три численных типа (Numeric Types):

Создайте три переменные разного численного типа и проверьте работу функции:

var_int = 1380 var_float = 3.14 var_complex = 2.0-3.0j print (type(var_int)) print (type(var_float)) print (type(var_complex))

Рассмотрим ещё несколько примеров

Спецификацию функции type() вы можете прочитать на сайте docs.python.org

Команда type

Есть ещё полезная команда type которая решает другую задачу.

С помощью команды type можно, например, определить куда установлен Python.

Подробнее об этом можете прочитать здесь

python3 is hashed (/usr/bin/python3)

python3 is hashed (/usr/bin/python)

isinstance()

Кроме type() в Python есть функция isinstance(), с помощью которой можно проверить не относится ли переменная к какому-то определённому типу.

Пример использования

Из isinstance() можно сделать аналог type()

Упростим задачу рассмотрев только пять типов данных, создадим пять переменных разного типа и проверим работу функции

1380 is int heihei.ru is str True is bool [‘heihei.ru’, ‘topbicycle.ru’, ‘urn.su’] is list (‘andreyolegovich.ru’, ‘aredel.com’) is tuple

Напишем свою фукнцию по определению типа typeof() на базе isinstance

def typeof(your_var): if (isinstance(your_var, int)): return ‘int’ elif (isinstance(your_var, bool)): return ‘bool’ elif (isinstance(your_var, str)): return ‘str’ elif (isinstance(your_var, list)): return ‘list’ elif (isinstance(your_var, tuple)): return ‘tuple’ else : print(«type is unknown»)

Источник

Типы данных Python

Введение в тему

Данные не однородны. Информация, записанная на естественном языке, к примеру, это предложение, сильно отличается от данных, состоящих из чисел. Слова можно склонять, а числа – умножать. Для того, чтобы удобнее было работать с такими разными данными, создатели языков программирования разделяют их на различные типы. Типы данных Python не исключение. О них мы и поговорим в этом уроке.

Что такое динамическая типизация

Python, как уже говорилось, является типизированным языком программирования. Естественно, у такого языка должен быть механизм определения типа данных. Если бы этого не было, возникали бы ситуации, когда логика программы будет нарушена, а код выполнится некорректно.

Этим механизмом является типизация.

В процессе её выполнения выполняется определение используемых. Типизация бывает статической и динамической. При статической проверка выполняется во время компиляции программы, а при динамической — непосредственно во время выполнения программного кода.

У Пайтона типизация динамическая. Благодаря этому одну и ту же переменную можно использовать много раз с данными разных типов, и она при этом будет каждый раз менять свой тип чтобы код исполнялся корректно:

Но, увлекаться этим не стоит – для улучшения читаемости кода, в большинстве случаев, лучше ввести дополнительные переменные для данных с другими типами. Это полезно ещё и тем, что переменные с хорошо выбранными названиями являются альтернативой комментариям и объясняют, что за данные они хранят.

Существует давний спор между сторонниками разных языков о том, какая типизация лучше: статическая или динамическая. Так как у обоих подходов есть и минусы, и плюсы, то правильным ответом будет: лучше, та типизация, которая больше подходит под Ваши задачи. В среднем, программы, написанные на языках со статической типизацией, более надёжны, но разработка на языках с динамической типизацией происходит быстрее. Часто встречается комбинированный подход, когда на динамическом языке пишут прототип программы, а потом, критически важные места переписывают на статический язык.

В последнее время набирает популярность «смешанная типизация». Самым ярким примером этого подхода является язык Rust: статическая типизация при входе и выходе из блока кода, но динамическая внутри этого блока. В последних версиях Питон тоже делает шаг в эту сторону: появился такой инструмент, как аннотирование типов или type hinting, но это тема отдельной статьи.

К основным плюсам динамической типизации относятся:

К основным минусам динамической типизации относятся:

Разница между атомарными и структурными типы данных

Все типы данных в Python можно разделить на атомарные и ссылочные.

Разница между этими типами в том, что атомарные объекты, при их присваивании переменным, передаются по значению, а ссылочные передаются по ссылке.

Источник