Pythonデータ型の完全ガイド

Pythonのデータ型は、Pythonがデータを保存するさまざまな形式です。一部のPythonデータ型は、タプル、フロート、文字列、およびリストです。各データタイプには独自のルールと用途があり、さまざまなデータを保存できます。

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データ型は、プログラミングで特定の種類のデータを格納するために使用され、数値、文字列、およびリストが含まれます。データの種類ごとに独自のルールと操作があるため、適切なデータ型を使用することが重要です。したがって、間違ったデータ型を使用すると、文字列に対して特定の機能を実行できない場合があります。

Pythonには、データの保存に使用できる多数の組み込みデータ型が含まれています。このチュートリアルでは、Pythonで最も一般的に使用されるデータ型について説明します。

この記事はこれらのデータ型の包括的なガイドではないことに注意してください。それぞれにさまざまな機能がありますが、これを読むまでに、Pythonデータ型を操作するために必要な知識を身に付ける必要があります。

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文字列

文字列は1つ以上の文字のシーケンスであり、文字、数字、記号、およびスペースを含めることができます。 Pythonの文字列は、一重引用符で囲まれて宣言されています（‘’ ）または二重引用符（“” ）、同じタイプの引用符で開始および終了する必要があります。

Pythonの文字列の例を次に示します。

'This is an example string!'

他のタイプのデータと同様に、Python文字列を変数に割り当てることができます。これは、プログラムで将来使用するためにデータを保存する場合に役立ちます。文字列を含むPython変数の例を次に示します。

example_string = 'This is an example string!'

文字列は、Pythonでテキスト値を格納するために使用されます。文字列データ型には、文字列の連結や文字列の分割と結合など、テキストを操作するために使用できるいくつかの操作も含まれています。

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数字

Pythonには、数値を表すために使用できる2つのデータ型（整数と浮動小数点数）が含まれています。整数は小数を含まないPythonの数値ですが、浮動小数点数は小数を含む複素数です。

Pythonで数値を入力すると、適切なデータ型に自動的に割り当てられます。

整数

整数は、正または負の値を割り当てることができる整数です。整数は一般にintと呼ばれます Pythonであり、大きな数字にはコンマを含めないでください。

Pythonでの整数の例を次に示します。

print(5)

私たちのプログラムは次を返します：5。

さらに、整数に対して数学関数を実行できます。以下は、Pythonでの基本的な加算計算の例です。

example_addition =  10 + 10
print(example_addition)

私たちのプログラムは20を返します。

フロート

浮動小数点数、つまり浮動小数点数は実数です。これは、整数とは異なり、小数値と小数値を格納できることを意味します。簡単に言うと、浮動小数点数を含む数値を格納するために浮動小数点数を使用できます。

Pythonのfloatの例を次に示します。

print(2.5)

コードは次のようになります：2.5。

整数と同様に、整数に対して数学計算を実行することもできます。したがって、2つの10進数を追加する場合は、次のコードを使用して追加できます。

example_decimal_addition = 10.9 + 22.2

コードは33.1を返します。

ブール値

ブール値を使用して、2つの値のいずれかを持つデータを格納できます。ブールデータ型にはTrueまたはFalse値を割り当てることができ、何かが2つの状態のうちの1つしか持てない状況で使用されます。

Pythonのブール値の例を次に示します。

example_boolean = True

ブール値Trueに注意してください 大文字です。これは、TrueとFalseがPythonの特殊な値であるためです。したがって、これらを使用する場合は常に大文字を使用する必要があります。

ブール値は、プログラムで条件が満たされているかどうかを評価できるため、重要です。たとえば、あなたが2人の生徒のどちらが最高の成績を収めたかを把握したい教師であるとします。次のステートメントを使用して、そのアクションを実行できます。

alex = 9
sophie = 10

highest_grade = alex > sophie
print(highest_grade)

コードはFalseを返します。

ご覧のとおり、私たちのプログラムでは、アレックスとソフィーの成績を比較しています。私たちのプログラムは、アレックスの成績がソフィーの成績よりも高いかどうかを評価しました。テストではソフィーのスコアが高かったため、コードはFalseを返しました。 。

ブール値は、値を比較するステートメントでよく使用されます。たとえば、値が別の値よりも小さいか、大きいか、等しいかを調べたい場合は、値を評価して、応答をブール値で格納できます。

リスト

リストは、要素の順序付けられたシーケンス、またはitems 。リストも変更可能です。つまり、リストを変更できます。 Pythonでは、リストはカンマ区切りの値のセットを角かっこで囲むことによって定義されます。

Pythonでの学生名のリストの例を次に示します。

students = ['Dale', 'Chloe', 'Alice', 'Jim']

リストには、任意のデータ型を格納できます。したがって、ブール値またはフロートのリストを格納する場合は、角かっこで囲むことで格納できます。整数のリストの例を次に示します。

student_grades = [25, 28, 22, 24]

リストは、値のシーケンスを1つの変数に格納できるため、便利なデータ型です。したがって、異なる値を格納するために複数の変数を宣言する必要はありません。さらに、リストは変更できます。つまり、リスト内の値を操作する必要がある場合は、それを行うことができます。

タプル

タプルは、要素の順序付けられたシーケンスです。ただし、リストとは異なり、タプルは不変であるため、タプルの内容を変更することはできません。タプルは、括弧で囲まれたコンマ区切りの値のリストとして宣言されます(()) 。

Pythonのタプルの例を次に示します。

desserts = ('Chocolate Cake', 'Toffee Brownie', Apple Pie')

要素はタプルに追加したり、タプルから削除したりできますが、タプルに格納されている正確な値を変更することはできません。このデータ型は、保存したいアイテムのリストがあるが、後で変更したくない場合に便利です。

辞書

Pythonディクショナリは、順序付けされておらず、インデックスが付けられ、変更可能なアイテムのコレクションです。これは、ディクショナリ内のアイテムに特定の順序がなく、独自のインデックス値（またはkeys）があることを意味します。 ）個々の要素を参照するために使用できます。また、辞書の内容は変更可能です。

辞書は、中括弧（{}）で囲まれた値のリストとして宣言されます。 。

辞書は、関連するデータを保持するためによく使用されます。靴屋を経営していて、靴のブランド名、靴名、価格を在庫に保存したいとします。これらの靴の1つを保存する辞書の例を次に示します。

jordan_6s = {
	'name': 'Jordan 6 Rings'
	'price': 57.50,
	'brand_name': 'Jordan'
}

上記の辞書にはコロンが含まれていることに注意してください。これは、辞書にキーと値の2つの部分が含まれているためです。上記の例では、キーはnameです。 、price 、およびbrand_name 、およびそれらを使用してキーの値を取得できます。

したがって、ジョーダン6リングの価格を取得する場合は、次のコードを使用できます。

print(jordan_6s['price'])

コードは57.5を返します。辞書のキーと値のペアの構造には、Pythonのさまざまなアプリケーションがあり、関連データを保存するときに役立ちます。

セット

Pythonセットは、順序付けられていない要素のコレクションです。 Pythonセット内のすべてのアイテムは一意です。つまり、セット内での重複は許可されていません。さらに、セットは不変であるため、セットが宣言された後に値を変更することはできません。

セットは、コンマで区切られ、中括弧（{}）で囲まれた値のリストとして定義されます。 。

セットは、Pythonで一般的に使用され、和集合や共通部分などの特定の数学演算を実行します。 Pythonのセットの例を次に示します。

colors = {'Red', 'Orange', 'Yellow', 'Green'}

結論

Pythonには、特定のタイプのデータを格納するために使用できる多数の組み込みデータタイプが含まれています。 Pythonで最も一般的に使用されるデータ型は、文字列、整数、浮動小数点数、リスト、辞書、セット、タプルです。

このチュートリアルでは、これらの各データ型の基本を探り、Pythonプログラムでそれらを使用できる場所について説明しました。これで、エキスパートのようなPythonデータ型の操作を開始する準備が整いました！

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