Hva er variabler og datatyper i Python?

er et av de mest etterspurte programmeringsspråk i dag. Utviklere vil fokusere på implementeringsdelen i stedet for å bruke tid på å skrive komplekse programmer. Dette er hvor python faktisk leverer, med enkel tilgang og lesbarhet. Grunnleggende konsepter er grunnlaget for ethvert programmeringsspråk, og derfor vil vi i denne bloggen lære begrepet variabler og datatyper i python. Følgende er temaene som dekkes i denne bloggen:

• Hva er variabler i Python?
• Variabel definisjon og erklæring
• Datatyper i Python
  • Numerisk datatype
  • Strenger
  • Lister
  • Tuples
  • Settene
  • Ordbok
  • Område

Hva er variabler i Python?

Variabler og datatyper i python som navnet antyder er verdiene som varierer. I et programmeringsspråk er en variabel et minneplassering der du lagrer en verdi. Verdien du har lagret kan endre seg i fremtiden i henhold til spesifikasjonene.

En variabel i python opprettes så snart en verdi er tildelt den. Det trenger ikke noen ekstra kommandoer for å erklære en variabel i python.

Det er visse regler og forskrifter vi må følge når vi skriver en variabel, kan vi ta en titt på variabeldefinisjonen og erklæringen for å forstå hvordan vi deklarerer en variabel i python.

Variabel definisjon og erklæring

Python har ingen tilleggskommandoer for å erklære en variabel. Så snart verdien er tilordnet den, blir variabelen erklært.

x = 10 #variabel erklæres som verdien 10 tildeles den.

Det er visse regler som vi må huske på når vi erklærer en variabel:

1. Variabelnavnet kan ikke starte med et tall. Det kan bare starte med et tegn eller etnunderstrek.
2. Variabler i python er store og små bokstaver.
3. De kan bare inneholde alfanumeriske tegn og understrekninger.
4. Ingen spesialtegn er tillatt.

Det er flere datatyper i python. La oss ta en titt på datatypene i python.

Hver verdi som vi erklærer i python, har en datatype. Datatyper er klasser og variabler er forekomster av disse klassene.

Datatyper i Python

I henhold til egenskapene de har, er det hovedsakelig seks datatyper i python. Selv om det er enda et datatypeområde som ofte brukes når du arbeider med løkker i python.

Numeriske datatyper

Numerisk datatype har numerisk verdi. I numeriske data er det også fire undertyper. Følgende er undertyper av numerisk datatype:

1. Heltall
2. Flyte
3. Komplekse tall
4. Boolsk

Heltall brukes til å representere hele tallverdier.

x = 100 y = 124 # det vil være heltallet så lenge verdien er et helt tall.

For å sjekke typen av hvilken som helst variabel datatype, kan vi bruke type() funksjon. Den returnerer typen av den nevnte variabeldatatypen.

Flyte datatypen brukes til å representere desimaltegnverdier.

x = 10,25 y = 12,30

Kompleks tall brukes til å representere imaginære verdier. Fantasiverdier er betegnet med ‘j’ på slutten av tallet.

x = 10 + 5j

Boolsk brukes til kategorisk produksjon, siden produksjonen av boolsk enten er sann or usann.

num = 5> 4 #num er den boolske variabeltypen (num) # utgangen vil være bool-utskrift (num) # dette vil si true.

Strenger

Strenger i python brukes til å representere unicode-tegnverdier. Python har ikke tegndatatype, et enkelt tegn blir også betraktet som en streng.

Vi betegner eller deklarerer strengverdiene i enkle anførselstegn eller doble anførselstegn. For å få tilgang til verdiene i en streng bruker vi indeksene og hakeparentesene.

name = 'edureka' name [2] #this vil gi deg utdata som 'u'

Strenger er uforanderlige i naturen, noe som betyr at du ikke kan endre en streng når den er erstattet.

Kommandolinjeinngang for strenger

x = input () print ('hallo', x)

Operasjoner ved hjelp av strenger

kokk vs dukke vs jenkins

name = 'edureka' name.upper () #this vil gjøre bokstavene til store bokstaver. lavere () #this vil gjøre bokstavene til små navn.replace ('e') = 'E' #this vil erstatte bokstaven ' e 'med' E 'navn [1: 4] # dette vil returnere strengene som starter ved indeks 1 til indeks 4.

Nå som vi har forstått tall og strenger, kan vi forstå de relativt komplekse datatypene.

Lister

List er en av de fire samlingstypene vi har i python. Når vi velger en samlingstype, er det viktig å forstå funksjonaliteten og begrensningene i samlingen. Tuple, sett og ordbok er den andre samlingen datatypen er python.

En liste er ordnet og kan endres, i motsetning til strenger. Vi kan også legge til dupliserte verdier. For å erklære en liste bruker vi firkantede parenteser.

mylist = [10,20,30,40,20,30, 'edureka']

Få tilgang til verdier fra en liste

Vi bruker indekser for å få tilgang til verdier fra en streng.

mylist [2: 6] #dette vil få verdiene fra indeks 2 til indeks 6.

Legge til / erstatte verdier i en liste

mylist [6] = 'python' # dette vil erstatte verdien i indeksen 6. mylist.append ('edureka') # dette vil legge til verdien på slutten av listen. mylist.insert (5, 'data science') # dette vil legge til verdien i indeksen 5.

Andre operasjoner som vi kan utføre på en liste er følgende:

Lister kan lagre hvilken som helst datatype som elementer. Det være seg tall, strenger eller annen datatype også.

a = [10,20,30] b = [60, 50, 40, a] # for å få tilgang til en verdi fra listen a kan vi skrive b [3] [2] # dette vil returnere 30 som utdata.

La oss forstå den neste samlingen datatypen i python, dvs. tupler.

Tuples

Tuple er en samling som er uforanderlig eller uforanderlig. Den bestilles og verdiene kan nås ved hjelp av indeksverdiene. En tuple kan også ha dupliserte verdier. For å erklære en tuple bruker vi de runde parentesene.

mytuple = (10,10,20,30,40,50) # for å telle antall elementer mytuple.count (10) # utgangen vil være 2 # for å finne indeksen mytuple.index (50) # utgangen vil være 5. siden indeksnummeret på 50 er 5.

Siden en tuple er uforanderlig når du har erklært det, er det ikke mange operasjoner du kan utføre på en tuple.Men det er en lys side ved å bruke en tuple, du kan lagre verdier i en tuple som du ikke vil endre mens du jobber i et prosjekt. Selv om du vil ha tilgang til verdiene, men det vil ikke være noen endringer som skal gjøres.

Settene

Et sett er en samling som ikke er ordnet, det har ikke noen indekser også. For å erklære et sett i python bruker vi krøllete parenteser.

myset = {10, 20, 30, 40, 50, 50}

Et sett har ingen dupliserte verdier, selv om det ikke viser noen feil mens deklarerer settet, vil utdataene bare ha de forskjellige verdiene.

For å få tilgang til verdiene i et sett kan vi enten gå gjennom settet, eller bruke a medlemsoperatør for å finne en bestemt verdi.

for x i myset: skriv ut (x) # dette får alle verdiene. 20 i myset # dette vil returnere true hvis verdien er i settet. # for å legge til en verdi i et sett myset.add ('edureka') # for å legge til flere verdier i en liste myset.update ([10, 20, 30, 40, 50]) # for å fjerne et element fra et sett myset. remove ('edureka') #we kan bruke metoden for kast eller pop for å fjerne et element fra et sett også. myset = {10, 20, 30} myset1 = {10,30,50} myset.issubset (myset1) #this will return false myset.union (myset1) #this returnerer et sett med foreningen av de to settene.

La oss ta en titt på en annen datatype for samlingen som har nøkkelverdipar.

Ordbok

En ordbok er akkurat som alle andre samlinger i python. Men de har nøkkelverdipar. En ordbok er ikke ordnet og kan endres. Vi bruker tastene for å få tilgang til elementene fra en ordbok. For å erklære en ordbok bruker vi krøllete parenteser.

mydictionary = {'python': 'data science', 'machine learning': 'tensorflow', 'artificial intelligence': 'keras'} mydictionary ['machine learning'] # Dette vil gi utdata som 'tensorflow' mydictionary.get ('python') # dette tjener samme formål for å få tilgang til verdien.

Siden vi bruker tastene for å få tilgang til elementene, kan de ikke være dupliserte. Verdiene kan ha duplikatelementer.

print_r i php

Data Manipulation i en ordbok

#adding a new value mydictionary ['analysis'] = 'matplotlib' #replacement a value mydictionary ['analysis'] = 'pandas' #deleting a value mydictionary.pop ('analysis') #remove (), del serverer også samme formål for å slette en verdi.

Andre operasjoner i en ordbok inkluderer følgende.

Område

Område er en datatype som hovedsakelig brukes når vi bruker en sløyfe. La oss ta et eksempel for å forstå dette.

for x i rekkevidde (10): skriv ut (x) # dette vil skrive ut tallene fra 0-10. Range vil ha tallene fra 0-10

Nå som vi har forstått forskjellige datatyper som vi har i python, er det et annet viktig konsept for type casting som er nyttig når vi bytter fra en datatype til en annen. La oss forstå begrepet type støping.

Type Casting

Type casting er i utgangspunktet prosessen med å endre en datatype til en annen. Vi har konstruktører for hver av datatypene i python.

1. liste()
2. sett()
3. tuple ()
4. diktere ()
5. str ()
6. int ()
7. flyte()

Vi kan ganske enkelt bruke disse konstruktørene til å bruke den spesifiserte datatypen, eller vi kan endre en datatype til en annen ved hjelp av disse konstruktørene. La oss forstå dette med et eksempel.

a = [10, 20, 30,40] #for å endre denne listen til en tuple kan jeg ganske enkelt skrive tuple (a) # nå vil listen endres til en tuple.

Ved å bruke disse konstruktørene kan vi bruke forskjellige datatyper med funksjonaliteten til den andre. Anta at vi erklærer listen som er nevnt i eksemplet som en tuple i et program, vil den bli uforanderlig for den aktuelle operasjonen. På samme måte kan vi også bruke andre konstruktører.

Nå som vi har diskutert variabler og datatyper i python. Jeg håper egenskapene til hver datatype og operasjonene er klare for deg. Hvis du vil starte opp læringen din i pythonprogrammering, kan du se på for python programmering. Læreplanen er på topp og inneholder strukturert læring for å mestre python.

Hvis du har spørsmål, skriv dem i kommentarfeltet. Vi kommer tilbake til deg.