Type python что это

Список типов данных в Python

Н ачнём с того, что все данные в Python являются объектами. Они могут создаваться нами вручную, либо быть изначально встроенными на уровне языка. Объект можно охарактеризовать, как особую область памяти, где хранятся некоторые значения и определённые для этих значений операции.

Проиллюстрировать фундаментальность объектов в разрезе Питона можно, приведя пример общего вида программы на этом языке. Итак:

Ну и вполне закономерно, что объекты можно классифицировать по их типам.

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python — язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

a = 1 print(type(a)) a = ‘one’ print(type(a)) a = <1: 'one'>print(type(a))

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

💭 Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

👍 К плюсам динамической типизации можно отнести:

# список, элементами которого являются строка, целое число и кортеж variety_list = [‘String’, 42, (5,25)]

🙁 К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

Разница между атомарными и структурными типы данных

По одной из классификаций все типы данных в Python делятся на атомарные и ссылочные.

Разница между этими двумя группами уходит глубоко в корни языка. Вкратце:

Атомарные объекты, при их присваивании, передаются по значению, а ссылочные — по ссылке

# пример присваивания атомарного объекта atom = 3 btom = atom atom = 2 print(atom) > 2 print(btom) > 3

Из результатов видно, что переменной btom было присвоено именно значение, содержащееся в atom, а не ссылка, указывающая на область памяти.

Посмотрим, как это работает для структурных типов:

# пример присваивания ссылочного объекта link = [‘Ipona’, ‘Master Sword’] alin = link link[0] = ‘Zelda’ print(link) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’] print(alin) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’]

Поскольку списки — это ссылочные объекты, то вполне закономерно, что после присваивания переменной link переменной alin передалась именно ссылка на объект list-а и, при печати, на экран были выведены две одинаковые надписи.

Собственно, в этом и вся разница.

Числовые типы

«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.

int (целое число)

Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.

Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также int применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.

float (число с плавающей точкой)

Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:

print(0.3 + 0.3 + 0.3) > 0.8999999999999999 print(0.3 * 3 == 0.9) > False

В плане записи, float ничем не отличаются от int :

# примеры вещественных чисел zero = 0.0 pi = 3.14 e = 2.71

В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без float никуда.

complex (комплексное число)

Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.

В Python комплексные числа задаются с помощью функции complex() :

# пример комплексного числа z = complex(1, 2) print(z) > (1+2j) # вещественная часть print(z.real) > 1.0 # мнимая часть print(z.imag) > 2.0 # сопряженное комплексное число print(z.conjugate()) > (1-2j)

Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:

z1 = complex(4, 5) z2 = complex(100, 200) print(z1 > z2) > Traceback (most recent call last): print(z1> z2) TypeError: ‘>’ not supported between instances of ‘complex’ and ‘complex’

Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.

Источник

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.

Источник

Поддержка аннотации типов в Python.

Внимание. Интерпретатор Python не проверяет и не принимает во внимание аннотации типов функций и переменных. Их могут использовать сторонние инструменты, такие как средства проверки типов, IDE, линтеры и т. д.

Для упрощенного введения в аннотации типов смотрите материал «Аннотации типов в функциях Python».

Функция ниже принимает и возвращает строку и аннотируется следующим образом:

Примечание. Модуль typing определяет несколько типов, которые являются подклассами уже существующих классов стандартной библиотеки, и которые также расширяют typing.Generic для поддержки типов переменных внутри [] скобок. С версии Python 3.9, классы стандартной библиотеки были расширены для поддержки синтаксиса [] и эти типы стали избыточными.

Устаревшие типы будут удалены из модуля typing в первой версии Python, выпущенной через 5 лет после выпуска Python 3.9.0.

Содержание:

Псевдоним типа определяется путем присвоения типа псевдониму. В этом примере Vector и list[float] будут рассматриваться как взаимозаменяемые синонимы:

Псевдонимы типов полезны для упрощения сигнатур сложных типов. Например:

Используйте вспомогательный класс `typing.NewType() для создания отдельных типов:

Средство проверки статического типа будет рассматривать новый тип, как если бы он был подклассом исходного типа. Такое поведение полезно для выявления логических ошибок:

Обратите внимание, что эти проверки выполняются только средством проверки типов. Во время выполнения оператор Derived= NewType(‘Derived’, Base) сделает Derived функцией, которая немедленно возвращает любой переданный ей параметр. Это означает, что выражение Derived(some_value) не создает новый класс и не вводит никаких накладных расходов, помимо обычных вызовов функции.

Точнее, выражение some_value is Derived(some_value)` всегда истинно во время выполнения.

Однако можно создать typing.NewType() на основе производного NewType :

и проверка типов для ProUserId будет работать так, как ожидалось.

Примечание. Напомним, что использование псевдонима типа объявляет, что два типа эквивалентны друг другу. Выполнение Alias ​​= Original заставит средство проверки статического типа обрабатывать псевдоним как полностью эквивалентный оригиналу во всех случаях. Это полезно, когда необходимо упростить сигнатуры сложных типов.

Изменено в версии 3.10: NewType теперь является классом, а не функцией. При вызове NewType вместо обычной функции возникают некоторые дополнительные затраты времени выполнения. В Python 3.11.0 эти затраты будут снижены.

Аннотация универсальных типов.

Так как информация о типах объектов, хранящихся в контейнерах, не может быть статически представлена универсальным способом, для обозначения ожидаемых типов элементов контейнера, абстрактные базовые классы были расширены.

Аннотация типов, определяемых пользователем.

Универсальный тип может иметь любое количество типов переменных, а переменные типа могут быть ограничены:

Все аргументы переменной типа для typing.Generic должны быть разными. Таким образом, следующее неверно:

С typing.Generic можно использовать множественное наследование :

При наследовании от универсальных классов некоторые переменные типа могут быть исправлены:

Использование универсального класса без указания параметров типа предполагает typing.Any для каждой позиции. В следующем примере MyIterable не является универсальным, а неявно наследуется от Iterable[Any] :

Также поддерживаются определенные пользователем псевдонимы универсального типа. Примеры:

Изменено в Python 3.7: typing.Generic больше не имеет собственного метакласса.

Определенный пользователем универсальный класс может иметь ABC в качестве базовых классов без конфликта метаклассов. Универсальные метаклассы не поддерживаются. Результат параметризации универсальных шаблонов кэшируется, и большинство типов в модуле типизации являются хешируемыми и сопоставимыми по равенству.

Это означает, что можно выполнить любую операцию или вызов метода для значения типа Any и присвоить его любой переменной:

Кроме того, все функции без возвращаемого типа или типов параметров неявно по умолчанию будут использовать Any:

Такое поведение позволяет использовать typing.Any в качестве аварийного выхода, когда необходимо смешивать динамически и статически типизированный код.

Это означает, что, когда типом значения является объект, то средство проверки типов отклоняет почти все операции с ним, и присвоение его переменной (или использование в качестве возвращаемого значения) более специализированного типа является ошибкой типа. Например:

Номинальные и структурные подтипы.

Источник

Аннотации типов в Python

Python — это язык с сильной динамической типизацией.

Такая система типов — это очень удачный компромисс между простотой разработки и надежностью написанных программ, но она не лишена недостатков.

Например, объявления переменных с типами в языках со статической типизацией, кроме своего основного назначения — инструкций компилятору или интерпретатору, ещё и помогают программисту лучше понимать написанный код, служат своеобразной документацией. Динамическая типизация не в состоянии этого дать.

Раньше, когда на Python писали в основном небольшие скрипты, это не было такой уж острой проблемой, потому что всю программу за разумный промежуток времени можно было охватить взглядом и понять. В последнее время язык стал значительно популярнее.

По данным исследований StackOverflow за 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015 (там же можно посмотреть результаты за 2014 и 2013) годы, Python с каждым годом растёт в популярности.

Сегодня на Python написано много сложных систем из сотен файлов и сотен тысяч строк кода. В таких обстоятельствах документирующее свойство системы типов становится очень полезным. В достаточно крупной кодовой базе при отсутствии информации о типах очень сложно угадать (а только гадать и остаётся), какие же именно объекты циркулируют по программе.

Кроме того, даже если код без информации о типах может быть и вполне понятен человеку, например, благодаря удачно выбранным именам, то для автоматики — это в любом случае абсолютно непроницаемый черный непрозрачный ящик. В такой ситуации очень сложно, не выполняя код (мы же говорим про статический анализ), понять как он будет вести себя в ран-тайме. Аннотации типов позволяют IDE, линтерам и тайп-чекерам лучше понимать код программы, что дает возможность рано отлавливать достаточно хитрые ошибки. В конечном итоге это делает написанные программы надежнее.

По этим соображениям, в Python 3.5 появился специальный синтаксис для объявления типов параметров функций и их возвращаемых значений (PEP 484). В Python 3.6 эта возможность была расширена — стало можно объявлять типы переменных вообще в любом месте программы (PEP 526). С каждой новой версией языка эта функциональность улучшается, и писать аннотации типов становится всё проще, удобнее и естественнее, а экосистема вокруг типизированного Python развивается семимильными шагами.

Нужно отметить, что тайп-аннотации — это именно возможность, а не обязанность. У программиста есть выбор — добавлять информацию о типах или нет. Таким образом Python пытается усидеть на двух стульях — остаться языком с динамической типизацией и дать возможность для статического анализа написанных программ. Привнести в хаос немного порядка, так сказать. И, по-моему, у Python это неплохо получается.

Как это работает?

Программист при написании кода расставляет информацию о типах переменных, параметров и возвращаемых значений функций. Это никак не влияет на выполнение программы. Python сам по себе никак не использует эту информацию в ран-тайме, он лишь перекладывает её в специальные атрибуты функций или переменных, делая доступной для сторонних утилит. То есть, если указано, что функция принимает строки, то это никак не помешает вызвать её с целыми числами или списками — в зависимости от тела функции, она может отработать, а может завершиться ошибкой, но сама возможность вызова с любыми типами аргументов никак не ограничивается.

Зачем же тогда писать тайп-аннотации?

Первый пункт достаточно очевидный, а про второй мы поговорим чуть позже в разделе про тайп-чекеры.

Простые типы

Вот так, например, можно тайп-аннотировать простую функцию:

Типы параметров, принимаемых функцией, записываются после имени параметра через знак двоеточия, но перед значением по умолчанию, если оно присутствует. Возвращаемое значение функции записывается после знака “стрелки”.

Теперь читатель просто взглянув на сигнатуру функции может понять, что функция принимает строку и возвращает строку. Наверное, если передать в неё другой тип, то она не сможет корректно отработать.

Вот так можно зааннотировать функцию, которая принимает два числа с плавающей точкой и возвращает число с плавающей точкой:

А вот так функцию, которая принимает строку и булевый аргумент, но ничего не возвращает:

Вот так можно аннотировать любые переменные в любом месте кода (Python 3.6+):

Если мы создадим свой класс, то его тоже можно использовать для аннотаций:

Контейнерные типы и дженерики

Перейдем к более сложным типам, таким как списки, кортежи, словари и множества. Можно аннотировать в лоб, используя сами имена классов:

Начиная с Python 3.9 можно использовать стандартные классы в точно таких же целях, ничего ниоткуда не импортируя:

Согласитесь, так намного понятнее. Сразу видно, какой тип данных лежит внутри контейнера. Такие типы называются обобщёнными (generic types).

Кстати, в типизации можно яснее увидеть разницу между тем как должны использоваться списки и кортежи ( list vs. tuple ).

Получается, кортеж — это не просто неизменяемый брат-близнец списка.

Составные типы

Часто случаются ситуации, когда нужно объединить несколько типов, например, для того, чтобы указать, что функция может принимать и строки, и числа. Этого можно достичь при помощи дженерик-типа Union из модуля typing :

Также может возникнуть ситуация, когда не получается указать какой-либо конкретный тип, потому что, например, функция может принимать на вход абсолютно что угодно. Для этих случаев тоже есть специальный объект typing.Any :

Можно считать, что Any неявно подставляется везде, где не указан более конкретный тип. Очень соблазнительно везде вставлять этот тип, но настоятельно рекомендую использовать его только в крайних случаях, потому что чрезмерное его использование сводит пользу от типизации на нет.

Проверка типов

Допустим, что тайп-аннотации написаны. Как начать получать от этого пользу?

Установим mypy в проект. Внутри виртуального окружения проекта нужно выполнить:

Для pipenv и poetry соответственно вот так:

Давайте напишем самый тривиальный пример программы с ошибкой:

При выполнении, очевидно, программа завершится ошибкой:

Давайте посмотрим, сможет ли тайп-чекер обнаружить эту проблему:

Отлично! Не исполняя программу, mypy смог понять, что в ней присутствует ошибка. Давайте запрячем эту же самую ошибку чуть глубже, используя функцию:

Проверим типы в этой программе:

Тайп-чекер пропустил правильный вызов функции, но обнаружил вызов функции с ошибкой.

Заключение

Тайп-аннотации — это настолько круто и удобно, что, честно говоря, я уже плохо представляю, как раньше (до Python 3.5) без этого люди вообще программировали. Для меня это самый веский аргумент в пользу Python 3 и против Python 2. Это незаменимый инструмент при разработке насколько-нибудь крупной программы.

Обязательно нужно интегрировать тайп-чекинг в свой редактор/IDE, чтобы ошибки подсвечивались ещё на этапе написания кода. Можно интегрировать тайп-чекинг в Git-хуки и CI.

На странице «Awesome Python Typing» можно найти ещё много полезных инструментов, которые пользуются тайп-аннотациями.

Если понравилась статья, то подпишитесь на уведомления о новых постах в блоге, чтобы ничего не пропустить!

Источник

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»)

Источник