Какие из переменных соответствуют типу строка python

Типы данных в Python для начинающих: какие бывают и как с ними работать

Готовимся к собеседованию на должность Python-разработчика. Знакомимся с системой типов в Python, встроенными типами данных и правилами работы с ними.

Иллюстрация: Оля Ежак для Skillbox Media

Python — объектно-ориентированный язык программирования, его основу составляют объекты и классы. Объект — это область памяти компьютера, которая описывается типом (он же класс) и значением. При этом от типа зависит область значений объекта, операции и методы, которые к нему можно применять.

Python предоставляет богатый набор встроенных типов данных. Поэтому при решении стандартных задач питонист реже пишет собственные классы, чем, например, разработчик на Java.

Из этой статьи вы узнаете:

Что такое строгая динамическая типизация

Python — язык программирования со строгой динамической типизацией.

«Строгая» означает, что язык не производит неявные преобразования типов и не создаёт сюрпризов при их случайном смешении.

Чтобы понять, о чём идёт речь, запустите этот код на Python и JavaScript, а затем сравните результаты:

JavaScript любезно выдаст строку ’11’, а Python выругается такой фразой:

TypeError: unsupported operand type (s) for +: ‘int’ and ‘str’

Можно подумать, что JavaScript лучше, чем Python, — ведь он даёт больше свободы разработчикам. Но не всё так однозначно: в больших скриптах, на 3–5 тысяч строк, такая свобода может сыграть злую шутку. Например, если банковская программа вместо 100 + 100 = 200 долларов спишет со счёта 100100 🙂

К счастью, в Python такой трюк не пройдёт. Строгий интерпретатор забьёт тревогу и не позволит разработчику смешать типы.

«Динамическая» означает, что типы объектов определяются в процессе исполнения программы (runtime). Поэтому питонисты могут не указывать типы переменных. Переменные в Python — это всего лишь указатели на объекты, они не содержат информации о типе.

Вы можете создавать и изменять переменные в любой момент, главное — присвойте значение:

А вот в языках со статической типизацией, таких как C++, C# и Java, типы объектов определяются ещё на этапе компиляции. Поэтому при попытке запустить такой код, например, в C++ компилятор выдаст ошибку:

«невозможно преобразовать „const char [20]“ в „int“»

Придётся объявлять новую переменную:

Мы оставим детальное сравнение статической и динамической типизации для другой статьи. На практике и та, и другая имеют свои плюсы и минусы.

Изменяемые и неизменяемые типы данных

Типы данных в Python можно разделить на изменяемые и неизменяемые.

Когда мы присваиваем новое значение неизменяемому объекту, Python не перезаписывает его, а создаёт новый объект с тем же именем. Чтобы в этом убедиться, достаточно проверить id — уникальный номер, который присваивается каждому объекту в Python:

Когда мы прибавляем 5 к переменной int_obj, на её месте создаётся новый объект с тем же именем. Заметьте: при первом выводе id равен 140717895746096, а после выполнения операции сложения — 140717895746256.

А вот идентификатор списка list_obj не меняется, потому что списки в Python — это изменяемые объекты:

К неизменяемым объектам относятся числа, строки и кортежи, а к изменяемым — списки, словари и множества. Это свойство нужно учитывать при передаче объектов в функцию. Например, если вы не хотите, чтобы функция изменила исходный список, передайте в неё копию этого списка.

Теперь рассмотрим встроенные типы данных языка Python.

Какие встроенные типы данных есть в Python

В недрах интерпретатора Python зашито много типов данных. Их можно разделить на три группы:

• Простые — числа и строки.
• Коллекции — списки, кортежи и словари.
• Остальные — файлы, итераторы, сокеты, NaN.

Отдавайте предпочтение встроенным типам. Они упрощают разработку и более эффективны, чем пользовательские классы, потому что представляют собой оптимизированные структуры данных на языке C.

Числа

Программы на Python умеют работать с целыми числами (int), числами с плавающей точкой (float) и комплексными числами (complex). В целом числовые объекты в Python поддерживают те же операции, что и числа в других языках программирования:

Также в стандартной библиотеке Python есть модуль math, который подключается директивой import math, — он содержит широкий набор функций для работы с числовыми данными:

А теперь получим какое-нибудь очень большое число. Например, возведём 27 в 560-ю степень:

Для таких объектов в Python есть специальный тип — long. Но если в том же C++ самый большой тип long long ограничен 64 битами (самое большое положительное число равно 18 446 744 073 709 551 615), то «длинные числа» в Python не ограничены.

Строки

Строки (string) — это последовательности символов, поэтому к ним применимы многие методы других последовательностей: списков и кортежей. Например, обращение к элементу по индексу, вычисление количества символов, конкатенация и получение среза.

Рассмотрим основные операции со строками в Python:

Строки поддерживают работу с отрицательными индексами. Их удобно использовать, когда нужно обратиться к элементу с конца:

Кроме того, у типа string есть ряд методов, уникальных для него:

Списки

Список (list) — это упорядоченная коллекция объектов. Списки могут иметь сколько угодно уровней вложенности и хранить неограниченное количество объектов. Кроме того, в одном списке могут одновременно храниться объекты разных типов.

Над списками можно производить те же операции, что и над строками:

Но у списков есть и специфические методы, которые присущи только им. Например, можно добавить новый элемент в конце списка, удалить i-й элемент или отсортировать список:

Кортежи

Кортежи (tuple) — это те же списки, только неизменяемые. Над ними можно производить те же операции, что и над списками, — кроме тех, которые изменяют кортеж:

При попытке заменить элемент ‘p’ на ‘c’ Python выдаст сообщение об ошибке:

TypeError: ‘tuple’ object does not support item assignment

Вы спросите: зачем нужны кортежи, когда есть списки с более широким набором методов и операций? Как мы уже сказали выше, иногда программистам важно быть уверенными, что функция не изменит значение объекта. Как раз для таких случаев и годятся кортежи.

Словари

Словарь (dict) — это неупорядоченная коллекция пар «ключ — значение». В качестве ключей могут выступать любые неизменяемые объекты (числа, строки и даже кортежи).

Получать доступ к элементам, удалять и создавать новые довольно просто:

В качестве значений словарь может хранить объекты совершенно разных типов — даже другие словари. Глубина вложенности не ограничена.

Так как словари являются отображениями, а не последовательностями, то элементы в них не упорядочены. Это значит, что при выводе элементов в цикле for их порядок не всегда будет совпадать с порядком, заданным при инициализации словаря.

Файлы

Объекты-файлы позволяют работать с файловой системой компьютера. Чтобы создать такой объект, нужно передать функции open имя файла и режим доступа (чтение или запись).

Допустим, вы собрались написать книгу о Python. Тогда нужно создать файловый объект в режиме записи — w write, а затем записывать в него строки текста с помощью метода write ():

А теперь проверим, всё ли сохранилось как надо. Для этого создадим новый объект-файл с помощью той же функции open, но в режиме чтения — r read:

Как вы можете убедиться, все строки, которые мы записали в файл, на месте.

Для закрепления — небольшая шпаргалка по базовым типам в Python:

Что почитать про типы данных в Python

Теперь вы знаете о типах в Python достаточно, чтобы решать простейшие задачи и даже ответить на вопросы на собеседовании. Если хотите узнать о системе типов ещё больше — почитайте классические источники:

• «Изучаем Python 3», Часть II. Типы и операции, М. Лутц;
• «Программирование на Python 3», Глава 2. Типы данных, М. Саммерфилд;
• документацию Python, раздел «Built-in Types».

Больше интересного про код в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!

Читайте также:

Числа, состоящие из действительной и мнимой части. Применяются в теории колебаний, квантовой механике и при обработке сигналов.

На Python пишут веб-приложения и нейросети, проводят научные вычисления и автоматизируют процессы. Язык просто выучить, даже если вы никогда не программировали. На курсе вы создадите Telegram-бота, полноценный магазин и аналог популярной соцсети для портфолио, а Центр карьеры поможет найти работу Python-разработчиком.

Узнать про курс

Профессии с трудоустройством

• Графический дизайнер
• Python-программист
• Инженер по тестированию
• Бизнес-аналитик
• Интернет-маркетолог 2023

Новости

+7 (499) 444-90-36 Отдел заботы о пользователях

Москва, Ленинский проспект, дом 6, строение 20

• Премии Рунета 2018, 2019, 2020

• Все направления

• О Skillbox

• Вебинары

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies ��

How to check if type of a variable is string? [duplicate]

Is there a way to check if the type of a variable in python is a string , like:

for integer values?

22 Answers 22

In Python 3.x, the correct way to check if s is a string is

The bytes class isn’t considered a string type in Python 3.

In Python 2.x, the correct check was

basestring is the abstract superclass of str and unicode . It can be used to test whether an object is an instance of either str or unicode .

I know this is an old topic, but being the first one shown on google and given that I don’t find any of the answers satisfactory, I’ll leave this here for future reference:

six is a Python 2 and 3 compatibility library which already covers this issue. You can then do something like this:

Inspecting the code, this is what you find:

In Python 3.x or Python 2.7.6

hope this helps!

Use type() or isinstance()

I don’t know why not a single answer before me contains this simple type(my_variable) is str syntax, but using type() like this seems the most-logical and simple to me, by far:

(tested in Python3):

The Python type() built-in function documentation is here: https://docs.python.org/3/library/functions.html#type. It states, in part, the following. Notice the note about isinstance() :

class type(object)
class type(name, bases, dict, **kwds)

With one argument, return the type of an object. The return value is a type object and generally the same object as returned by object.__class__ .

The isinstance() built-in function is recommended for testing the type of an object, because it takes subclasses into account.

Основные типы данных в Python для начинающих

Каждое значение в Python имеет тип. Поскольку всё в Python — объекты, типы являются классами, а значения — экземплярами (объектами) этих классов.

Прим. перев. В Python 2 типы и классы — разные понятия, в то время как в Python 3 это одно и то же.

В Python есть разные типы, давайте рассмотрим самые основные.

Числа

Целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа относятся к группе чисел. В Python они представлены классами int , float и complex .

Мы можем использовать функцию type() , чтобы узнать класс переменной или значения, и функцию isinstance() для проверки принадлежности объекта определённому классу:

Целые числа могут быть любой длины, они ограничиваются лишь доступной памятью.

Числа с плавающей запятой имеют ограниченную точность. Визуально разницу между целым числом и числом с плавающей запятой можно заметить в консоли по наличию точки: 1 — целое число, 1.0 — с плавающей запятой.

Комплексные числа записываются в форме x+yj , где x — действительная часть числа, а y — мнимая. Вот несколько примеров:

Обратите внимание, что значение переменной b было усечено.

Списки

Список представляет собой упорядоченную последовательность элементов. Он очень гибкий и является одним из самых используемых типов в Python. Элементы списка не обязательно должны быть одного типа.

Объявить список довольно просто. Внутрь квадратных скобок помещаются элементы списка, разделённые запятой:

Мы можем использовать оператор [] для извлечения элемента (такая операция называется «доступ по индексу») или диапазона элементов (такая операция назвается «извлечение среза») из списка. В Python индексация начинается с нуля:

Кортежи

Так же как и список, кортеж (tuple) является упорядоченной последовательностью элементов. Вся разница заключается в том, что кортежи неизменяемы.

Кортежи используются для защиты данных от перезаписи и обычно работают быстрее, чем списки, т.к. их нельзя изменять.

Для создания кортежа нужно поместить внутрь круглых скобок элементы, разделённые запятой:

Мы можем использовать оператор извлечения среза [] для извлечения элементов, но мы не можем менять их значения:

Как и в случае со списками и кортежами, мы можем использовать оператор [] и со строками. Стоит отметить, что строки в Python относятся к категории неизменяемых последовательностей, то есть все функции и методы могут лишь создавать новую строку.

Множества

Множество является неупорядоченной уникализированной последовательностью. Объявляется множество с помощью элементов, разделённых запятой, внутри фигурных скобок:

Поскольку множество является неупорядоченной последовательностью, оператор извлечения среза здесь не работает:

Словари

Словари — неупорядоченные наборы пар ключ-значение.

Они используются, когда нужно сопоставить каждому из ключей значение и иметь возможность быстро получать доступ к значению, зная ключ. В других языках словари обычно называются map , hash или object . Словари оптимизированы для извлечения данных. Чтобы извлечь значение, нужно знать ключ.

Словарь объявляется парами элементов в форме ключ:значение, заключенными в фигурные скобки:

Значение может быть любого типа, а вот ключ — только неизменяемого.

Мы используем ключ, чтобы получить соответствующее ему значение. Но не наоборот:

При преобразовании числа с плавающей запятой в целое будет утеряна часть после запятой:

Для преобразования из/в строку должны использоваться совместимые значения:

Можно даже преобразовывать одну последовательность в другую:

Прим. перев. Для преобразования списка из символов обратно в строку нельзя вызвать str(список) , так как в результате мы получим строковое представление списка (наподобие того, что мы видим, когда выводим список на экран). Вместо этого нужно сделать следующее:

Для преобразования в словарь каждый элемент последовательности должен быть парой:

Интересуетесь Python? Тогда взгляните на нашу подборку книг для программистов любого уровня.

Python. Строки. Общие понятия. Объявление строки. Операции над строками. Примеры

Строки. Общие понятия. Объявление строки. Операции над строками. Примеры

Содержание

• 1. Определение строки. Назначение строк
• 2. Какие строковые типы поддерживаются в Python?
• 3. Как объявить переменную типа «строка»? Общая форма
• 4. Примеры объявления строковых переменных
• 5. Существует ли в Python тип, который описывает одиночный символ (например char )?
• 6. Базовые операторы для работы со строками. Таблица
• 7. Пример использования оператора + конкатенации (сложение) строк
• 8. Пример использования оператора * повторения строк
• 9. Пример использования оператора [] вытягивания элемента строки по ее индексу
• 10. Пример использования оператора [:] вытягивания подстроки из строки
• 11. Пример обхода строки с помощью оператора цикла for
• 12. Сравнение строк. Рисунок. Примеры
• 13. Пример использования операции in для строки

Поиск на других ресурсах:

1. Определение строки. Назначение строк

В языке программирования Python строка – это встроенный тип, который предназначен для сохранения и представления символьной или текстовой информации в упорядоченном виде. С синтаксической точки зрения строка – это последовательность символов, которая взятая в одинарные или двойные кавычки.

Строки обеспечивают использование всего что может быть представлено в текстовой форме, например:

• информацию в файлах;
• данные об именах, описаниях, комментариях в базах данных;
• доменные имена в сети Internet;
• информационные тексты в документах, которые поддерживают кодирование Unicode;
• другое.

Строки принадлежат к классу объектов, которые называются последовательностями. Литералы строк, взятые в одинарные или двойные кавычки есть взаимозаменяемыми, то есть это есть объект одного и того же типа.

Примеры строк литералов.

2. Какие строковые типы поддерживаются в Python?

В языке Python поддерживаются три типа строк:

• строки типа str – предназначенные для представления текста в формате Unicode и других системах кодирования. Этот формат содержит символы в кодировке ASCII и символы в других кодировках;
• строки типа bytes – предназначенные для представления двоичных данных;
• строки типа bytearray – предназначенные для представления двоичных данных с учетом изменений в типе bytes .

В версии Python 2.6 для представления текста Unicode используется тип unicode .

3. Как объявить переменную типа «строка»? Общая форма

Чтобы объявить переменную типа строка достаточно использовать оператор присваивания = . Общая форма объявления переменной следующая

• variable_name – имя создаваемой переменной. В дальнейшем это имя используется в программе и связано со строкой string;
• string – строка (литерал), размещенная между одинарными или двойными кавычки.

4. Примеры объявления строковых переменных

5. Существует ли в Python тип, который описывает одиночный символ (например char )?

Нет, не существует. Для описания одиночного символа используется одна и та же строка, которая содержит только один символ (односимвольная строка), например:

6. Базовые операторы для работы со строками. Таблица

Над строками можно выполнять типичные операции. Для этого в языке Python перегружены соответствующие операторы.

Ниже в таблице приведен перечень операторов для работы с строками.

Оператор (операция)	Использование в программах	Объяснение
+	s1+s2	Конкатенация
*	s*2	Повторение
[ ]	s[i]	Обращение к символу строки s по индексу i
[:]	s[i:j]	Вытягивание подстроки из позиции i до позиции j

7. Пример использования оператора + конкатенации (сложение) строк

Оператор конкатенации или сложения строк обозначается символом + . Оператор может использоваться в выражениях различной сложности.

Пример.

8. Пример использования оператора * повторения строк

Оператор повторения строк обозначается символом * . Оператор образовывает новый объект-строку, который повторяется заданное количество раз.

Пример. В примере строка s2 равна трем строкам s1

9. Пример использования оператора [] вытягивания элемента строки по ее индексу

Чтобы получить один символ строки, используется операция индексирования [] . Ниже приведены примеры получения символа строки по ее индексу. Нумерация индексов начинается с 0.

Пример. В примере переменной c присваивается символ с индексом [1] строки s .

10. Пример использования оператора [:] вытягивания подстроки из строки

Оператор [:] используется для обработки подстрок в строках. Этот оператор имеет много разновидностей. Более подробно о работе оператора [:] описывается здесь . В данной теме приведены несколько ограниченных примеров использования оператора вытягивания строки из подстроки.

Пример.

11. Пример обхода строки с помощью оператора цикла for

В примере демонстрируется просмотр всех символов строки с помощью оператора цикла for . Решается задача просмотра количества символов ‘z’ в строке. Строка вводится с клавиатуры.

12. Сравнение строк. Рисунок. Примеры

Строки можно сравнивать между собой с помощью операций сравнения > , < , >= , <= , == , != .

Строки сравниваются по следующим правилам (рисунок 1):

1. Направление сравнения происходит слева направо;
2. Строки сравниваются посимвольно. Сравниваются коды соответствующих символов;
3. Сравнение строк завершается при выполнении одного из следующих условий:
   • нарушается равенство кодов;
   • одна из строк оканчивается;
   • обе строки оканчиваются.

Рисунок 1. Сравнение строк: а) строки разной длины; б) строки одинаковой длины

Две строки считаются равными если их длина одинакова и они совпадают посимвольно (рисунок 2).

Рисунок 2. Пример одинаковых строк. Строка s1 равна строке s2

Пример. В примере демонстрируется ввод строк и вывод результата их сравнения.