Как транслятор определяет тип переменной
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.
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!
Типы данных в Python
Возможность распределять данные по типам упрощает работу программиста, делает код логичным и понятным, с помощью типов можно структурировать информацию «по полочкам» и создавать специализированные инструменты, эффективно работающие с данными определённого типа.
Python позволяет работать со всеми основными типами данных: числа, строки, последовательности, множества и так далее. Кроме того, программист может явно не указывать тип, интерпретатор определит его сам.
Динамическая типизация
Работает динамическая типизация в Python достаточно просто. Переменная — это ссылка на ячейку памяти(объект), в которой хранится значение и информация о его типе.
Python позволяет использовать сильные стороны обоих способов, по умолчанию тип определяется автоматически, но программист может явно указать интерпретатору нужный тип переменной.
Как узнать тип переменной
Числовые типы
Числовые типы данных используется для хранения чисел. Все числовые типы неизменяемые, то есть если изменяется значение переменной, то создается новый объект, а старый удаляется.
В Python есть такие типы чисел, как целые, вещественные и комплексные. Они определены ключевыми словами int, float и complex.
Системы счисления
Python позволяет работать с числами в разных системах счисления, переводить числа из одной системы счисления в другую. Для этого используется несколько встроенных функций:
Сложные вычисления модуль math
Чтобы выполнять сложные арифметические операции над числами, такие как перевод вещественных чисел в разные системы счисления, вычисление корня и возведение в степень, нахождение значений тригонометрических функций, программисты используют модуль math.
Он предоставляет программисту огромное количество функций для работы с данными числового типа. Код каждой функции отлажен и оптимизирован, что уменьшает время его выполнения и увеличивает производительность программы.
Последовательности
В Python последовательностью называется упорядоченная коллекция, содержащая данные похожих или разных типов. Последовательности позволяют эффективно хранить большое количество элементов и бывают трех видов: строки, списки, кортежи.
Строка
Строки — это массивы байтов, которые представляют символы Unicode. Они состоят из одного или нескольких символов, заключенных в кавычки. В Python нет отдельное типа для представления одного символа, символ — это просто единичная строка.
Создание строки
Чтобы создать строку, нужно присвоить переменной последовательность символов, заключённую в одинарные, двойные или тройные кавычки. Когда необходимо использовать внутри строки сами кавычки, применяется символ «\», который называется escape-последовательностью и позволяет использовать специальные символы внутри строки.
Доступ к элементам строки
Программист может получить доступ к одному или нескольким символам строки, обращаясь к ней по индексам, как к массиву —
Удаление и изменение элементов строки
Строка — это неизменяемая последовательность, то есть удалить или изменить один из её символов невозможно. Чтобы изменить часть строки, нужно удалить старое значение и записать новое.
Список
Списки ведут себя почти также, как массивы в других языках программирования. Главное достоинство списков в Python в том, что в них можно хранить значения разных типов. То есть в одном списке могут храниться как целые числа, так и строки, и это не приведёт к ошибкам.
Списки — это изменяемые последовательности, то есть можно редактировать, добавлять и удалять элементы в списке после его создания. Как и в других языках программирования, каждому элементу присвоен индекс, и нумерация начинается с нуля.
Создание списка
Списки в Python 3 создаются с помощью квадратных скобок «[]». Интерпретатор не требует от программиста использовать встроенную функцию, а также позволяет вкладывать списки друг в друга:
Добавление элементов
Существует несколько методов, которые позволяют добавить в список новый элемент:
Доступ к элементам
Чтобы получить доступ к элементу, нужно обратиться к нему по индексу. Индекс может быть как положительным, так и отрицательным. При использовании положительного индекса нумерация идет слева-направо, отрицательного — справа-налево.
Удаление элементов
Для удаления элементов используются два метода:
Кортеж
Кортеж — упорядоченная коллекция объектов Python, которая очень похожа на список. В кортеже также можно хранить элементы разных типов, различие заключается в том, что кортежи являются неизменяемыми последовательностями.
Создание кортежа
Для создания кортежа используются круглые скобки «()». Кортеж может быть пустым «()», а может состоять из одного элемента, чтобы создать кортеж из одного элемента, нужно обязательно добавить после этого элемента запятую.
Доступ к элементам
Доступ к кортежу осуществляется по индексу к квадратных скобках, как и списки, кортежи поддерживают доступ по отрицательным индексам:
Множества
В Python множество — это неупорядоченная изменяемая коллекция данных, которая не содержит повторяющихся элементов. Достоинство множества состоит в том, что проверка, есть ли во множестве определенный элемент, более оптимизирована и занимает меньше времени, чем в списке.
Создание множества
Множества создаются с помощью записи его элементов через запятую в фигурных скобках. Также для этой цели можно использовать функцию set(), в которую передается объект или последовательность. Множество автоматически удаляет совпадающие элементы, оставляя только одно значение:
Добавление элементов
Элементы добавляются с помощью методов: add() и update(). Функция add() может добавить только один элемент за вызов, а update() — несколько. Пример:
Доступ к элементам
Удаление элементов
Для удаления элементов используется встроенная функция remove(), однако если попытаться удалить элемент, которого нет в множестве, возбудится исключение KeyError.
Чтобы удалить последний элемент, используют pop(), для удаления всех элементов множества применяется clear().
Словари
Словари — это неупорядоченные коллекции, которые используются для хранения данных вида «ключ : значение» —
Создание словаря
Чтобы создать словарь, используют фигурные скобки «<>», внутри которых размещаются элементы вида «ключ : значение», разделенные запятыми. Значения могут иметь любой тип данных и дублироваться, а ключи в пределах одного словаря должны быть уникальны.
Функции dict() также позволяет создать словарь, который может как хранить элементы, так и быть пустым. Пример:
Примечание: ключи словаря чувствительны к регистру, то есть одно и то же имя, написанное в разном регистре, может быть разными ключами в одном словаре.
Добавление элементов
Чтобы добавить новый элемент в словарь, нужно создать новый ключ и присвоить ему значение:
Доступ к элементам
Чтобы получить доступ к элементу словаря, нужно обратиться к его ключу, используя «Имя_словаря[ключ]».
Удаление элементов
Чтобы удалить элемент, можно воспользоваться ключевым словом del. С его помощью можно удалить как определенные значения, так и весь словарь —
Если в качестве аргумент передать имя словаря, он полностью удалится, и при попытке обратиться к нему по имени будет вызвано исключение. Чтобы удалить из словаря все элементы, но не удалить сам словарь, можно использовать метод clear().
Логический тип данных
Этот тип данных содержит только два значения: True или False. True – это истина, а False – ложь.
Любой объект может рассматриваться в булевом контексте. Например, 1 — True, а 0 — False. В программировании булева алгебра применяется в условиях, циклах. Результатом любой операции сравнения будет «True» или «False».
Python. Урок 3. Типы и модель данных
В данном уроке разберем как Python работает с переменными и определим какие типы данных можно использовать в рамках этого языка. Подробно рассмотрим модель данных Python, а также механизмы создания и изменения значения переменных.
Немного о типизации языков программирования
Если достаточно формально подходить к вопросу о типизации языка Python, то можно сказать, что он относится к языкам с неявной сильной динамической типизацией.
Неявная типизация означает, что при объявлении переменной вам не нужно указывать её тип, при явной – это делать необходимо. В качестве примера языков с явной типизацией можно привести Java, C++. Вот как будет выглядеть объявление целочисленной переменной в Java и Python.
Также языки бывают с динамической и статической типизацией. В первом случае тип переменной определяется непосредственно при выполнении программы, во втором – на этапе компиляции (о компиляции и интерпретации кратко рассказано в уроке 2). Как уже было сказано Python – это динамически типизированный язык, такие языки как С, C#, Java – статически типизированные.
Сильная типизация не позволяет производить операции в выражениях с данными различных типов, слабая – позволяет. В языках с сильной типизацией вы не можете складывать например строки и числа, нужно все приводить к одному типу. К первой группе можно отнести Python, Java, ко второй – С и С++.
Типы данных в Python
В Python типы данных можно разделить на встроенные в интерпретатор (built-in) и не встроенные, которые можно использовать при импортировании соответствующих модулей.
К основным встроенным типам относятся:
Модель данных
Рассмотрим как создаются объекты в памяти, их устройство, процесс объявления новых переменных и работу операции присваивания.
Для того, чтобы объявить и сразу инициализировать переменную необходимо написать её имя, потом поставить знак равенства и значение, с которым эта переменная будет создана. Например строка:
объявляет переменную b и присваивает ей значение 5.
Целочисленное значение 5 в рамках языка Python по сути своей является объектом. Объект, в данном случае – это абстракция для представления данных, данные – это числа, списки, строки и т.п. При этом, под данными следует понимать как непосредственно сами объекты, так и отношения между ними (об этом чуть позже). Каждый объект имеет три атрибута – это идентификатор, значение и тип. Идентификатор – это уникальный признак объекта, позволяющий отличать объекты друг от друга, а значение – непосредственно информация, хранящаяся в памяти, которой управляет интерпретатор.
При инициализации переменной, на уровне интерпретатора, происходит следующее:
Проверить является или нет идентификатор ключевым словом можно так:
Для того, чтобы посмотреть на объект с каким идентификатором ссылается данная переменная, можно использовать функцию id().
Как видно из примера, идентификатор – это некоторое целочисленное значение, посредством которого уникально адресуется объект. Изначально переменная a ссылается на объект 4 с идентификатором 1829984576, переменная b – на объект с id = 1829984592. После выполнения операции присваивания a = b, переменная a стала ссылаться на тот же объект, что и b.
Тип переменной можно определить с помощью функции type(). Пример использования приведен ниже.
Изменяемые и неизменяемые типы данных
В Python существуют изменяемые и неизменяемые типы.
К неизменяемым (immutable) типам относятся: целые числа (int), числа с плавающей точкой (float), комплексные числа (complex), логические переменные (bool), кортежи (tuple), строки (str) и неизменяемые множества (frozen set).
К изменяемым (mutable) типам относятся: списки (list), множества (set), словари (dict).
Как уже было сказано ранее, при создании переменной, вначале создается объект, который имеет уникальный идентификатор, тип и значение, после этого переменная может ссылаться на созданный объект.
Неизменяемость типа данных означает, что созданный объект больше не изменяется. Например, если мы объявим переменную k = 15, то будет создан объект со значением 15, типа int и идентификатором, который можно узнать с помощью функции id().
Объект с id = 1672501744 будет иметь значение 15 и изменить его уже нельзя.
Если тип данных изменяемый, то можно менять значение объекта. Например, создадим список [1, 2], а потом заменим второй элемент на 3.
Как видно, объект на который ссылается переменная a, был изменен. Это можно проиллюстрировать следующим рисунком.
В рассмотренном случае, в качестве данных списка, выступают не объекты, а отношения между объектами. Т.е. в переменной a хранятся ссылки на объекты содержащие числа 1 и 3, а не непосредственно сами эти числа.
P.S.
Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”. 
Python. Урок 3. Типы и модель данных : 11 комментариев
У Вас в коде
>>> print “Python keywords: “, keyword.kwlist
не хватает круглых скобок:
>>> print(“Python keywords: “, keyword.kwlist)
создаем матрицу а=((0)*10)*10 делаем а(0)(0)=1, печатаем матрицу и видим что меняется первый элемент в каждой строке(не нашел квадратных скобок на телефоне, сорян). как это объяснить? что здесь объект а что ссылка?
Первый рисунок неверный, обведено b=4, а надо b=5
Немного не понял, а ссылается теперь на 3 но id одинаково, так почему же тогда это мутируемый вид данных?
Мутируемый – потому, что вы меняете содержимое, а переменная как ссылалась на определенную область памяти, помеченную так и продолжает на нее ссылаться. С числами (int, float) это не так, можете провести эксперимент!
Спасибо, Вам! Оставайтесь с нами, будет еще много интересного!
“Объект с будет иметь значение 15 и изменить его уже нельзя.”
Не совсем ясно что вы подразумеваете под невозможностью изменить обьект с данным id. Если, к примеру, присвоить переменной k = 7, то, как я понимаю, будет создан новый обьект с новым id, ссылающийся на 7, но что тогда будет с прежним обьектом с Будет ли, как в c#, активирован в определенный момент времени сборщик мусора так как на данный обьект нет ссылок или что-то другое?
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»)