كل قيمة لها نوع بيانات، ويمكن للمتغيرات أن تحتوي على قيم. بايثون هي لغة مؤلفة بقوة. وبالتالي، لا يتعين علينا وصف نوع المتغير أثناء الإعلان عنه. يقوم المترجم بربط القيمة ضمنيًا بنوعها.

 a = 5 

ولم نحدد نوع المتغير a الذي له القيمة خمسة من عدد صحيح. سيقوم مترجم Python تلقائيًا بتفسير المتغير كعدد صحيح.

يمكننا التحقق من نوع المتغير المستخدم في البرنامج بفضل بايثون. تقوم الدالة type() في Python بإرجاع نوع المتغير الذي تم تمريره.

خذ بعين الاعتبار الرسم التوضيحي التالي عند تحديد قيم أنواع البيانات المختلفة والتحقق منها.

 a=10 b='Hi Python' c = 10.5 print(type(a)) print(type(b)) print(type(c)) 

انتاج:

أنواع البيانات القياسية

يمكن أن يحتوي المتغير على مجموعة متنوعة من القيم. من ناحية أخرى، يجب تخزين معرف الشخص كعدد صحيح، في حين يجب تخزين اسمه كسلسلة.

يتم تحديد طريقة التخزين لكل نوع من أنواع البيانات القياسية التي توفرها Python بواسطة Python. فيما يلي قائمة بأنواع البيانات المعرفة ببايثون.

1. أعداد
2. نوع التسلسل
3. منطقية
4. تعيين
5. قاموس

سيتم مناقشة أنواع البيانات بإيجاز في هذا القسم التعليمي. سنتحدث عن كل واحد منهم بشكل شامل لاحقًا في هذا التمرين التعليمي.

لكل نسخة مطبوعة

أعداد

يتم تخزين القيم الرقمية في أرقام. الأعداد الصحيحة، والصفات العائمة، والمعقدة لها مكان في نوع بيانات Python Numbers. تقدم Python وظيفة type() لتحديد نوع بيانات المتغير. يتم استخدام قدرة المثيل () للتحقق مما إذا كان العنصر ينتمي إلى فئة معينة.

عندما يتم تعيين رقم لمتغير، تقوم بايثون بإنشاء كائنات رقمية. على سبيل المثال،

 a = 5 print('The type of a', type(a)) b = 40.5 print('The type of b', type(b)) c = 1+3j print('The type of c', type(c)) print(' c is a complex number', isinstance(1+3j,complex)) 

انتاج:

The type of a The type of b The type of c c is complex number: True 

تدعم بايثون ثلاثة أنواع من البيانات الرقمية.

كثافة العمليات:يمكن أن تكون قيمة العدد الصحيح بأي طول، مثل الأرقام 10، 2، 29، - 20، - 150، وهكذا. يمكن أن يكون العدد الصحيح بأي طول تريده في بايثون. قيمته لها مكان مع int.يطفو:يقوم Float بتخزين أرقام النقاط المنجرفة مثل 1.9، 9.902، 15.2، وما إلى ذلك. ويمكن أن يكون دقيقًا في حدود 15 منزلة عشرية.معقد:يحتوي الرقم المعقد على زوج مرتب، أي x + iy، حيث يشير x وy إلى الأجزاء الحقيقية وغير الموجودة بشكل منفصل. الأعداد المركبة مثل 2.14j، 2.0 + 2.3j، إلخ.

نوع التسلسل

خيط

يمكن استخدام تسلسل الأحرف في علامات الاقتباس لوصف السلسلة. يمكن تعريف السلسلة في لغة بايثون باستخدام علامات الاقتباس المفردة أو المزدوجة أو الثلاثية.

يعد التعامل مع السلسلة مع Python مهمة مباشرة نظرًا لأن Python توفر إمكانات ومسؤولين عاملين لأداء المهام في السلسلة.

عند التعامل مع السلاسل النصية، تُرجع العملية 'hello'+' python' 'hello python'، ويتم استخدام العامل + للجمع بين سلسلتين.

نظرًا لأن العملية 'Python' *2 تُرجع 'Python'، تتم الإشارة إلى العامل * كعامل تكرار.

يتم توضيح سلسلة بايثون في المثال التالي.

مثال 1

 str = 'string using double quotes' print(str) s = '''A multiline string''' print(s) 

انتاج:

string using double quotes A multiline string 

انظر إلى الرسم التوضيحي التالي للتعامل مع السلسلة.

مثال - 2

 str1 = 'hello javatpoint' #string str1 str2 = ' how are you' #string str2 print (str1[0:2]) #printing first two character using slice operator print (str1[4]) #printing 4th character of the string print (str1*2) #printing the string twice print (str1 + str2) #printing the concatenation of str1 and str2 

انتاج:

he o hello javatpointhello javatpoint hello javatpoint how are you 

قائمة

تشبه القوائم في لغة Python المصفوفات في لغة C، ولكن يمكن أن تحتوي القوائم على بيانات من أنواع مختلفة. العناصر المخزنة في القائمة معزولة بفاصلة (،) ومغلفة داخل أقسام مربعة [].

للوصول إلى بيانات القائمة، يمكننا استخدام عوامل تشغيل الشريحة [:]. كما هو الحال مع كيفية التعامل مع السلاسل، يتم التعامل مع القائمة بواسطة عامل التسلسل (+) وعامل التكرار (*).

ننظر إلى المثال التالي.

مثال:

 list1 = [1, 'hi', 'Python', 2] #Checking type of given list print(type(list1)) #Printing the list1 print (list1) # List slicing print (list1[3:]) # List slicing print (list1[0:2]) # List Concatenation using + operator print (list1 + list1) # List repetation using * operator print (list1 * 3) 

انتاج:

[1, 'hi', 'Python', 2] [2] [1, 'hi'] [1, 'hi', 'Python', 2, 1, 'hi', 'Python', 2] [1, 'hi', 'Python', 2, 1, 'hi', 'Python', 2, 1, 'hi', 'Python', 2] 

مترابطة بيانية

في كثير من النواحي، الصف يشبه القائمة. تحتوي الصفوف، مثل القوائم، أيضًا على مجموعة من العناصر من أنواع بيانات مختلفة. توجد مسافة بين قوسين () تفصل مكونات الصف عن بعضها البعض.

نظرًا لأننا لا نستطيع تغيير حجم أو قيمة العناصر الموجودة في الصف، فهي بنية بيانات للقراءة فقط.

دعونا نلقي نظرة على Tuple واضحة في العمل.

مثال:

array.from جافا

 tup = ('hi', 'Python', 2) # Checking type of tup print (type(tup)) #Printing the tuple print (tup) # Tuple slicing print (tup[1:]) print (tup[0:1]) # Tuple concatenation using + operator print (tup + tup) # Tuple repatation using * operator print (tup * 3) # Adding value to tup. It will throw an error. t[2] = 'hi' 

انتاج:

 ('hi', 'Python', 2) ('Python', 2) ('hi',) ('hi', 'Python', 2, 'hi', 'Python', 2) ('hi', 'Python', 2, 'hi', 'Python', 2, 'hi', 'Python', 2) Traceback (most recent call last): File 'main.py', line 14, in t[2] = 'hi'; TypeError: 'tuple' object does not support item assignment 

قاموس

القاموس عبارة عن مجموعة زوجية من المفاتيح والقيمة مرتبة بأي ترتيب. يقوم بتخزين قيمة محددة لكل مفتاح، مثل مصفوفة ترابطية أو جدول تجزئة. القيمة هي أي كائن بايثون، في حين أن المفتاح يمكن أن يحمل أي نوع بيانات بدائي.

يتم استخدام الفاصلة (،) والأقواس المتعرجة للفصل بين العناصر الموجودة في القاموس.

ننظر إلى المثال التالي.

 d = {1:'Jimmy', 2:'Alex', 3:'john', 4:'mike'} # Printing dictionary print (d) # Accesing value using keys print('1st name is '+d[1]) print('2nd name is '+ d[4]) print (d.keys()) print (d.values()) 

انتاج:

1st name is Jimmy 2nd name is mike {1: 'Jimmy', 2: 'Alex', 3: 'john', 4: 'mike'} dict_keys([1, 2, 3, 4]) dict_values(['Jimmy', 'Alex', 'john', 'mike']) 

منطقية

True وFalse هما القيمتان الافتراضيتان للنوع المنطقي. يتم استخدام هذه الصفات لتحديد التأكيد المعطى صحيحًا أو مضللاً. يشير كتاب الفصل إلى ذلك. يمكن تمثيل 'خطأ' بالرقم 0 أو الحرف 'F'، بينما يمكن تمثيل 'صحيح' بأي قيمة ليست صفرًا.

ننظر إلى المثال التالي.

 # Python program to check the boolean type print(type(True)) print(type(False)) print(false) 

انتاج:

 NameError: name 'false' is not defined 

تعيين

المجموعة غير المرتبة لنوع البيانات هي مجموعة Python. إنه قابل للتكرار، وقابل للتغيير (يمكن أن يتغير بعد الإنشاء)، ويحتوي على مكونات رائعة. عناصر المجموعة ليس لها ترتيب محدد؛ قد يُرجع التسلسل المُعدل للعنصر. إما أن يتم تمرير سلسلة من العناصر عبر الأقواس المتعرجة ويتم فصلها بفاصلة لإنشاء المجموعة أو يتم استخدام مجموعة الوظائف المضمنة () لإنشاء المجموعة. يمكن أن تحتوي على أنواع مختلفة من القيم.

ننظر إلى المثال التالي.

 # Creating Empty set set1 = set() set2 = {'James', 2, 3,'Python'} #Printing Set value print(set2) # Adding element to the set set2.add(10) print(set2) #Removing element from the set set2.remove(2) print(set2) 

انتاج:

{3, 'Python', 'James', 2} {'Python', 'James', 3, 2, 10} {'Python', 'James', 3, 10}