Что такое тип данных? (data type)

🔹 1. Что такое тип данных?

Тип данных (data type) — это характеристика, которая определяет:

• Какие значения может принимать переменная,
• Как эти значения хранятся в памяти,
• Какие операции можно с ними выполнять,
• Сколько памяти они занимают.

💡 Проще говоря, тип данных — это «шаблон» для данных, который говорит компьютеру: «Это число», «Это текст», «Это да/нет» и т.д.

🔹 2. Зачем нужны типы данных?

1. Безопасность — предотвращают выполнение недопустимых операций (например, сложить строку и число).
2. Оптимизация памяти — разные типы занимают разный объём памяти.
3. Производительность — процессор быстрее работает с определёнными типами.
4. Читаемость кода — помогают программисту понимать, с чем он работает.

🔹 3. Общие типы данных в программировании

📌 1. Простые (примитивные) типы

• int — целые числа
• float / double — дробные числа
• bool — логические значения (True, False)
• char — один символ (в C, Java)
• void — отсутствие типа (в C, C++)

📌 2. Составные (сложные) типы

• string — строки (в Python, JS)
• array / list — массивы
• struct / object — структуры данных
• pointer — указатели (в C, C++)

📌 3. Абстрактные типы

• list, set, dict, queue, stack — коллекции

🔹 4. Типы данных в Python

Python — язык с динамической типизацией и сильной типизацией.

• ✅ Динамическая — не нужно явно указывать тип переменной.
• ✅ Сильная — нельзя сложить строку и число без преобразования.

Пример:python

12x = 5 # intx = "hello" # теперь строка — тип изменился автоматически

🔹 5. Основные типы данных в Python

1. int — целые числа

• Любые целые числа: положительные, отрицательные, ноль.
• В Python нет ограничения на размер (в отличие от C/Java).

python

a = 42

b = -7

c = 0

print(type(a)) # <class 'int'>

📌 Особенность: в Python 3 int имеет произвольную точность (ограничен только памятью).

2. float — числа с плавающей точкой

• Дробные числа, числа в экспоненциальной форме.
• Реализованы по стандарту IEEE 754 (обычно double precision — 64 бита).

python

x = 3.14

y = -0.001

z = 2.5e3 # 2500.0

print(type(x)) # <class 'float'>

⚠️ Важно: ошибка округления!python

10.1 + 0.2 == 0.3 # False!

3. bool — булевы значения

• Только два значения: True и False
• Подкласс int: True == 1, False == 0

python

flag = True

is_ready = False

print(int(True)) # 1

print(bool(1)) # True

📌 Ложные значения: False, 0, 0.0, "", [], {}, None

4. str — строки

• Последовательность символов в кавычках.
• Неизменяемый тип.
• Поддерживает Unicode (можно писать на любом языке).

python

s1 = "Привет, мир!"

s2 = 'Hello'

s3 = """Многострочная

строка"""

print(type(s1)) # <class 'str'>

🔤 Операции: конкатенация (+), умножение (*3), срезы, форматирование.

5. list — списки

• Упорядоченная изменяемая коллекция.
• Может содержать разные типы.

python

lst = [1, "hello", True, 3.14]

lst.append(42)

print(lst[0]) # 1

print(type(lst)) # <class 'list'>

📌 Индексация с 0, поддерживает срезы.

6. tuple — кортежи

• Упорядоченная неизменяемая коллекция.
• Быстрее списков, может использоваться как ключ в словаре.

python

t = (1, 2, "hello")

print(t[1]) # 2

# t[0] = 5 # Ошибка! Кортеж нельзя изменить

print(type(t)) # <class 'tuple'>

7. dict — словари

• Хранят данные в виде ключ: значение.
• Ключи — неизменяемые типы (str, int, tuple), значения — любые.

python

person = {

"name": "Alice",

"age": 30,

"is_student": False

print(person["name"]) # Alice

print(type(person)) # <class 'dict'>

🔑 Быстрый доступ по ключу (хеш-таблица).

8. set — множества

• Хранит уникальные элементы в неупорядоченном виде.
• Поддерживает математические операции: объединение, пересечение и т.д.

python

s = {1, 2, 3, 3, 2}

print(s) # {1, 2, 3}

s.add(4)

print(type(s)) # <class 'set'>

🧩 frozenset — неизменяемая версия множества.

9. NoneType — отсутствие значения

• Только одно значение: None
• Аналог null в других языках.

python

x = None

print(type(x)) # <class 'NoneType'>

✅ Используется для инициализации переменных, возврата из функций.

🔹 6. Другие типы в Python

📌 bytes и bytearray

• bytes — неизменяемая последовательность байтов.
• bytearray — изменяемая.

python

data = b"hello" # bytes

arr = bytearray(b"hello")

arr[0] = 72 # изменяем

📎 Используется для работы с бинарными данными (файлы, сеть).

📌 complex — комплексные числа

python

z = 3 + 4j

print(z.real) # 3.0

print(z.imag) # 4.0

📌 range — диапазон чисел

• Объект, представляющий последовательность чисел.
• Часто используется в циклах.

python

r = range(1, 10, 2) # 1, 3, 5, 7, 9

print(list(r)) # [1, 3, 5, 7, 9]

🔹 7. Проверка типа: type() и isinstance()

python

x = 4nt(isinstance(x, int)) # True

✅ Рекомендуется использовать isinstance() — он учитывает наследование.

🔹 8. Явное преобразование типов (type casting)

python

int("5") # 5

float(5) # 5.0

str(3.14) # "3.14"

bool(0) # False

list("abc") # ['a', 'b', 'c']

⚠️ Ошибки при невозможном преобразовании:python

1int("hello") # ValueError

🔹 9. Особенности типизации в Python

Динамическая

Тип определяется во время выполнения

Сильная

Нельзя складывать разные типы без преобразования

Всё — объект

Даже числа и функции — объекты классов

Можно создавать свои типы

Через классы (class)

🔹 10. Аннотации типов (Type Hints) — Python 3.5+

С 3.5+ можно указывать типы (для читаемости и статического анализа):

python

def greet(name: str) -> str:

return "Hello, " + name

age: int = 25

🛠 Инструменты: mypy, pyright — проверяют соответствие типов.

🔹 11. Как типы хранятся в памяти?

В Python всё — объект, и каждый объект хранит:

• Свой тип (ob_type)
• Счётчик ссылок (refcount)
• Само значение

python

import sys

print(sys.getrefcount(42)) # сколько ссылок на объект 42

💡 Малые целые числа кэшируются (от -5 до 256).

12.🔹 Основные типы данных в Python

1. int — целые числа: 42, -7, 0.
   Неограниченной длины (в пределах памяти).
2. float — дробные числа: 3.14, -0.001, 2.5e3.
   Могут иметь погрешность из-за двоичного представления.
3. bool — логические значения: True, False.
   Подтип int (True == 1, False == 0).
4. str — строки: "hello", 'Привет'.
   Неизменяемы, поддерживают Unicode.
5. list — списки: [1, 2, "a"].
   Упорядоченные, изменяемые, допускают дубликаты.
6. tuple — кортежи: (1, 2, "a").
   Упорядоченные, неизменяемые, могут быть ключами в словарях.
7. dict — словари: {"name": "Alice", "age": 30}.
   Хранят пары ключ-значение. Ключи — неизменяемые, значения — любые.
8. set — множества: {1, 2, 3}.
   Хранят уникальные элементы, неупорядоченные, изменяемые.
9. frozenset — неизменяемое множество.
   Может использоваться как ключ в словаре.
10. None — отсутствие значения: None.
    Единственный экземпляр типа NoneType.
11. bytes — неизменяемая последовательность байтов: b"hello".
12. bytearray — изменяемая версия bytes.
13. complex — комплексные числа: 3+4j.
14. range — диапазон чисел: range(1, 10).

🔹 13. Полезные функции

type(x) - Возвращает тип объекта

isinstance(x, T) -Проверяет, является ли x экземпляром T

dir(x) - Показывает методы и атрибуты объекта

help(str) - Показывает документацию

id(x) - Уникальный идентификатор объекта

🔹 14. Пример: анализ типа

python

x = [1, 2, 3]

print(f"Значение: {x}")

print(f"Тип: {type(x)}")

print(f"ID: {id(x)}")

print(f"Атрибуты: {dir(x)}")

🔹 15. Заключение

Типы данных — основа программирования.
В Python они гибкие, мощные и удобные. Знание типов помогает:

• Писать эффективный код,
• Избегать ошибок,
• Лучше понимать, как работает программа.

✅ Совет: всегда думай о типах, даже в динамическом языке. Это делает код надёжнее.