Уроки Python с нуля / #4 – Переменные и типы данных

Этот урок посвящен тому, как научиться работать с переменными и изучить типы данных, доступные в Python. В нем делается упор на практическое понимание, а также предоставляются ресурсы, такие как рекомендуемый веб-сайт, на котором можно найти дополнительные упражнения и полезную информацию.

Переменная - это, по сути, ячейка памяти, в которой может храниться информация. Впоследствии к этим сохраненным данным можно получить доступ, изменить, удалить или отобразить. Она служит фундаментальной концепцией программирования для эффективного управления информацией и манипулирования ею.

Чтобы создать переменную, просто присвойте ей имя без использования специальных символов. В идеале название должно отражать ее назначение для наглядности. Например, чтобы сохранить число 5 в переменной с именем "number", используйте знак равенства, за которым следует значение `number = 5`. При этом "числу" присваивается значение 5. Переменные могут содержать различные типы данных, такие как целые числа (например, -500 или 500), числа с плавающей запятой, строки и многое другое - они будут рассмотрены далее.

Инициализация и модификация переменных Переменные могут быть инициализированы значением, отображаться с помощью таких функций, как "печать", а затем изменяться во время выполнения программы. Например, присвоение переменной номера 5 изначально позволяет ей отображать это значение; изменение его назначения на 7 обновляет то, что отображается при повторной печати. Такая гибкость позволяет при необходимости вносить динамические коррективы в программирование.

Удаление переменных и обработка ошибок Переменная может быть удалена с помощью таких директив, как 'del'. Попытка выполнить операции с неопределенной или удаленной переменной приводит к ошибкам типа NameError, которые указывают на отсутствие определения для этого имени во время выполнения. Тщательное чтение сообщений об ошибках помогает эффективно выявлять проблемы; повторное создание переменных после удаления позволяет легко устранить эти проблемы.

Хранение различных типов данных в переменных Переменные могут хранить различные типы данных, помимо целых чисел, такие как числа с плавающей запятой и строки. Числа с плавающей запятой записываются с десятичной запятой (например, 4.5) и обрабатываются корректно независимо от количества цифр после запятой. Строки могут быть заключены как в одинарные, так и в двойные кавычки без какой-либо разницы, что позволяет хранить текст в диапазоне от отдельных символов до целых стихотворений.

Логические значения: логика "Истинно" или "ложно" Специальный тип данных, называемый Boolean, позволяет переменным сохранять одно из двух значений: true (истина) или false (ложь). Эти значения обычно используются в условных проверках при выполнении кода — если значение переменной равно true, выполняется один блок; если false, выполняется другой блок. Хотя при отображении на экране они могут выглядеть как обычные строки, логические значения служат различным логическим целям, необходимым для условий программирования.

Динамическая типизация в Python Python использует динамическую типизацию, что означает, что типы переменных не нуждаются в явном объявлении при создании. Однако каждая переменная по своей сути имеет определенный тип данных, такой как целое число (int), число с плавающей запятой (float), строка (str) или логическое значение (bool). Эти типы определяют, как переменные ведут себя и взаимодействуют с другими.

Совместимость типов и обработка ошибок Объединение несовместимых типов данных напрямую приводит к ошибкам; например, недопустимо добавлять логическое значение к строке. Аналогично, объединение строк с числами требует надлежащего преобразования, поскольку прямое добавление вызывает проблемы. Ошибки можно устранить, используя запятые для разделения или явно преобразуя нестроковые значения в строки перед их объединением.

Основы преобразования типов в Python В Python преобразование типов позволяет преобразовывать данные из одного типа в другой. Например, число можно преобразовать в строку, заключив его в кавычки или используя функцию `str()`. Аналогично, строки, представляющие числа, могут быть преобразованы обратно в целые числа или значения с плавающей точкой с помощью таких функций, как `int()` и `float()`. Однако попытка преобразования между несовместимыми типами (например, text в integer) приведет к ошибкам.

Эффективная обработка несоответствий типов При объединении различных типов данных, таких как целые числа и строки, непосредственно с помощью таких операций, как сложение (`+`), возникают ошибки из-за несовпадения типов. Чтобы устранить эту проблему, требуется явное преобразование — либо преобразование целого числа в строку с помощью функции `str()` перед объединением, либо наоборот для арифметических операций с использованием соответствующих функций числового преобразования.

Характеристики динамической типизации в Python Динамическая типизация в Python означает, что переменные не требуют предопределенных типов данных при объявлении, но по своей сути обладают определенными типами, основанными на их значениях (например, int для целых чисел). Несмотря на гибкость по сравнению со строго типизированными языками, разработчики должны обеспечить надлежащую обработку этих неявных типов при выполнении вычислений смешанного типа, используя встроенные утилиты преобразования, такие как "int", "float" и другие, предназначенные для обеспечения бесперебойной работы в различных сценариях.

Создание программы для выполнения математических операций Программа предназначена для получения от пользователя двух чисел и выполнения различных математических операций. Входные значения хранятся в отдельных переменных, что позволяет манипулировать ими позже. Чтобы избежать ошибок, вызванных обработкой входных данных в виде строк, эти значения сразу же преобразуются в целые числа при вводе.

Выполнение вычислений с использованием пользовательских данных Программа вычисляет сложение, вычитание, умножение, деление (как обычное, так и только для целых чисел), возведение в степень и модуль введенных чисел. Результаты отображаются корректно после преобразования входных данных в целые числа во время сбора данных. Такой подход обеспечивает плавное выполнение без ошибок, связанных с типом, и в то же время обеспечивает гибкость при проведении дополнительных вычислений при желании.

В Python математические операции можно эффективно выполнять с помощью сокращенных обозначений. Например, добавление числа к переменной можно записать как "переменная += значение", что упрощает процесс при сохранении точности. Помимо сложения, операции вычитания ('-='), умножения ('*='), деления ('/=') и преобразования по модулю также поддерживаются с аналогичным синтаксисом для удобства. Кроме того, со строками в Python можно выполнять нетрадиционные, но полезные манипуляции, такие как умножение. При умножении строки на целое число (например, "строка * 2") получается, что строка повторяется на выходе несколько раз.

В Python переменные динамически типизируются, что означает, что их тип данных присваивается при задании значения. Например, присвоение переменной string автоматически устанавливает ее тип как "string". Позже переменным можно будет без проблем переназначить значения разных типов, поскольку старая переменная будет удалена и заменена новой. Однако для операций, связанных с несколькими типами данных или математическими вычислениями, может потребоваться явное преобразование типов.

Урок завершается обзором работы с переменными, включая такие их типы, как int, float, str или bool. Практические упражнения знакомят с основами работы с этими типами переменных. На будущих уроках мы углубим это понимание путем повторной практики, чтобы обеспечить наглядность для учащихся.