Как сделать переменную типа long питон

Обновлено: 05.07.2024

Переменная — это отведенное имя в памяти компьютера для хранения данных, у которого есть имя. Переменные — это контейнеры, в которых хранятся данные, которые можно изменить или использовать позже в программе. Например:

С помощью этой инструкции мы создали переменную number и присвоили ей значение 10 .

Значения переменной можно менять по ходу программы.

Изначально значение переменной number было равно 10 . А потом мы изменили его на 1.1 .

Примечание. На самом деле мы не присваиваем значения переменным. Вместо этого Python свящывает переменную и переданное значение с помощью ссылки.

Присваивание значений переменным

Для присваивания значений переменным в Python существует специальный оператор присваивания = . Вы могли догадаться об этом из прошлого примера.

Вывод:

В приведенной выше программе мы сначала присвоили значение codechick.io переменной website , а затем напечатали значение переменной website , т.е. вывели на экран строку codechick.io .

Примечание. Python — динамический (нетипизированный) язык программирования, поэтому определять тип переменных не нужно. Python сам знает, что "codechick.io" — строка, поэтому автоматически определит переменную website как строковую.

Вывод:

В приведенной выше программе сначала мы присвоили значение "codechick.io" переменной website . А потом изменили значение этой переменной на "askmentor.io" .

Если мы хотим присвоить одно и то же значение нескольким переменным одновременно, можно сделать это следующим образом:

Эта программа присваивает переменным x , y , z значение "одинаковое" и выводит все три переменные на экран.

Константы

Константа — это постоянная переменная, значение которой нельзя изменить. Представьте, что это контейнер, в котором содержится информация, менять которую мы не можем.

Присваивание значений константе

В Python константы обычно объявляются в модуле. В этом контексте под модулем подразумевается файл, который содержит переменные, функции и т.д. и который можно импортировать в основной файл. Внутри модуля константы записываются заглавными буквами. Если нужно разделить слова, используются подчеркивания.

Создадим файл constant.py:

Теперь создадим файл main.py:

Вывод:

В приведенной выше программе мы сначала создали файл constant.py — это модуль. В нем мы определяем значение констант PI и GRAVITY . Затем мы создали файл main.py, в котором импортировали м модуль constant и напечатали значения констант.

Литералы

В Python есть несколько типов литералов:

Числовые литералы

Числовые литералы неизменяемы (в Python это называется immutable). Они могут принадлежать к 3 числовым типам: Integer , Float , и Complex .

Вывод:

В приведенной выше программе:

Мы присвоили целочисленные литералы различным переменным. a — двоичный литерал, b — десятичный литерал, c является восьмеричным литералом, а d — шестнадцатеричным.
Когда мы выводим переменные на экран с помощью функции print() , все литералы преобразуются в десятичные значения.
10,5 и 1.5e2 — литералы с плавающей запятой (они же вещественные). 1.5e2 — это просто экспоненциальная запись числа 1,5 * 10^2 .
Мы присвоили комплексный литерал 3,14j переменной x . Затем мы использовали мнимый литерал x.imag и действительный литерал x.real для создания мнимой и действительной частей комплексных чисел.

Строковые литералы

Строковый литерал — это последовательность символов, заключенная в кавычки. Мы можем использовать как одинарные, так и двойные или тройные кавычки для строки. Есть еще символьный литерал — это одиночный символ, который тоже заключен в кавычки.

Вывод:

В приведенной выше программе:

"Это Python" является строковым литералом, а "C" — символьным литералом.
Значение в тройных кавычках """ , присвоенное multiline_str является многострочным строковым литералом.
Строка u"\ u00dcnic\u00f6de" — это unicode-литерал, который поддерживает символы, отличные от английских. \u00dc — это Ü, а \u00f6 — ö.
r"сырая \n строка" — сырая, то есть необработанная строка.

Логические литералы

Логический литерал может иметь одно из двух значений: True или False .

Вывод:

В приведенной выше программе мы используем логические литералы True и False . В Python True равно значению 1 , а False — 0 . Значение переменной x — True , потому что 1 равно True . А значение y — False , поскольку 1 не равно False .

Точно так же мы можем использовать True и False в числовых выражениях в качестве значения (1 и 0 соответственно). Значение а = 5, потому что мы к 4 прибавляем True , которое равно 1. Точно так же b = 10, поскольку к 10 мы прибавляем False , которое равно 0.

Специальные литералы

В Python есть только один специальный литерал — None . Он указывает на отсутствие значения.

Вывод:

Литералы-коллекции

В Python четыре различных литералов-коллекций: литералы списка, литералы кортежа, литералы словаря и литералы множества.

Вывод:

В приведенной выше программе мы создали список fruits (фрукты), кортеж numbers (числа), словарь alphabets (алфавит) и множество vowels (гласные звуки).

Основы

Введение в тему

Данные не однородны. Информация, записанная на естественном языке, к примеру, это предложение, сильно отличается от данных, состоящих из чисел. Слова можно склонять, а числа – умножать. Для того, чтобы удобнее было работать с такими разными данными, создатели языков программирования разделяют их на различные типы. Типы данных Python не исключение. О них мы и поговорим в этом уроке.

Что такое динамическая типизация

Python, как уже говорилось, является типизированным языком программирования. Естественно, у такого языка должен быть механизм определения типа данных. Если бы этого не было, возникали бы ситуации, когда логика программы будет нарушена, а код выполнится некорректно.

Этим механизмом является типизация.

В процессе её выполнения выполняется определение используемых. Типизация бывает статической и динамической. При статической проверка выполняется во время компиляции программы, а при динамической — непосредственно во время выполнения программного кода.

У Пайтона типизация динамическая. Благодаря этому одну и ту же переменную можно использовать много раз с данными разных типов, и она при этом будет каждый раз менять свой тип чтобы код исполнялся корректно:

Но, увлекаться этим не стоит – для улучшения читаемости кода, в большинстве случаев, лучше ввести дополнительные переменные для данных с другими типами. Это полезно ещё и тем, что переменные с хорошо выбранными названиями являются альтернативой комментариям и объясняют, что за данные они хранят.

Существует давний спор между сторонниками разных языков о том, какая типизация лучше: статическая или динамическая. Так как у обоих подходов есть и минусы, и плюсы, то правильным ответом будет: лучше, та типизация, которая больше подходит под Ваши задачи. В среднем, программы, написанные на языках со статической типизацией, более надёжны, но разработка на языках с динамической типизацией происходит быстрее. Часто встречается комбинированный подход, когда на динамическом языке пишут прототип программы, а потом, критически важные места переписывают на статический язык.

К основным плюсам динамической типизации относятся:

Создание гетерогенных коллекций. Благодаря тому, что в Python 3 типы данных определяются во время run time (выполнения программы), можно создавать наборы данных, состоящие их элементов различных типов. Делается это не сложно:

К основным минусам динамической типизации относятся:

Ошибки. Ошибки типизации и логические ошибки на их основе – это главная проблема динамических языков. Суть в том, что получая данные не того типа, который предполагал программист, программа преобразует их и исполнится без ошибок. Результат, конечно, будет не верным. Вот здесь и начнётся ад дебаггинга.
Оптимизация. Статически типизированные языки, как правило, более быстрые, так как им не нужно тратить вычислительные ресурсы на определение типа. Статические языки являются более низкоуровневыми и позволяют лучше контролировать происходящее.

Разница между атомарными и структурными типы данных

Все типы данных в Python можно разделить на атомарные и ссылочные.

списки;
множества;
кортежи;
словари;
функции;
классы;

Разница между этими типами в том, что атомарные объекты, при их присваивании переменным, передаются по значению, а ссылочные передаются по ссылке.

Переменные – важная составляющая программирования. Они используются для хранения чисел, строк, контейнеров с данными (такими, как списки, словари, множества, кортежи).

Каждая переменная имеет определенный тип данных, который обозначает разновидность информации, которая в ней хранится. Основных типа три: целочисленные, числа с плавающей точкой и строки. Вообще, они присваиваются автоматически, когда переменной передается определенное значение. Но в некоторых случаях необходимо точно задавать, какой тип данных необходимо использовать. Например, если пользователь ввел число в строковой форме, а с ним надо выполнить некие расчеты.

Чтобы явно указать тип переменной, используются специальные функции-преобразователи. Поскольку Python является объектно-ориентированным языком программирования, то для определения типов данных включаются классы.

Функции-конструкторы для преобразования типов данных

Есть три функции, которые осуществляют преобразование типов данных в этом языке программирования:

int(). Преобразовывает число с плавающей точкой или строку в целочисленное значение. В качестве аргумента принимает соответствующее значение или переменную, которая содержит float или string . Если она используется для преобразования дробного числа в целое, то дробная часть просто отсекается. То есть, происходит округление в меньшую сторону.

float(). Осуществляет преобразование строки или целочисленного значения в число с плавающей точкой. Если происходит конвертация целого числа или строки, содержащей целое число, в дробное, то тогда добавляется точка и цифра 0. Например, 1 будет сконвертирован в 1.0.

str(). Эта функция выполняет обратное преобразование целочисленного значения или числа с плавающей точкой. То есть, создает строку из числа. Также в качестве аргумента этой функции может использоваться строка. То есть, можно создать одну строку из целого числа, числа с плавающей точкой и нескольких слов.

Главное требование ко всем функциям, которые преобразовывают строки в числовой формат: объект типа string должен включать в себя исключительно цифры. Другие знаки использовать нельзя.

А теперь давайте рассмотрим каждую из этих функций преобразования более подробно.

Целочисленное преобразование

В Python за это, как мы уже поняли, отвечает функция int() , которая после обработки данных, введенных в нее, выводит целое число в десятичной системе счисления. Приведем пример использования функции для большей наглядности.

В комментариях в этом примере указано, какое число получится после преобразования. Обратите внимание, что число 2.8 округляется в меньшую сторону, несмотря на правила математики.

Также можно вызвать функцию int() без аргументов. В результате, будет получено значение 0.

>>> int()

Как правило, этой функции передается исключительно один аргумент, который являет собой или число, или строку. Если же использовать в качестве строки буквы, будет выдана ошибка. Вот пример ввода функции в консоль Python и исключения, которое при этом вызывается.

Эта ошибка содержит следующую информацию:

Строка, в которой ошибка.
Функция, в результате исполнения которой возникло исключение.
В чем заключается вообще эта ошибка (здесь описано, что используется неправильное значение аргумента функции int – 3a .

А что будет, если передать этой функции целочисленное значение? Ничего не изменится. Функция вернет его же.

А теперь приведем несколько примеров, как эта функция обрабатывает числа с плавающей точкой.

Обратите внимание, что мы можем использовать как положительные, так и отрицательные числа типа float( или вещественные, как их еще часто называют).

Часто у новичков появляется вопрос: что будет, если в строку ввести число с плавающей точкой, а потом передать ее функции int() . К сожалению, такие преобразования интерпретатору не под силу. Поэтому будет выдана ошибка.

Точка здесь не считается числовым значением, поэтому ее использовать нельзя.

А как же тогда выполнить преобразование строки, содержащей число с плавающей точкой, в целочисленное значение с дальнейшим округлением? Для этого необходимо сначала использовать функцию float() , чтобы получить число с плавающей точкой из строки, а потом уже сконвертировать это число в целочисленный формат.

Если для функции int() указывается второй аргумент, то первый всегда должен быть строчным. Второй аргумент этой функции говорит о системе счисления, в которой находится число, указанное в строке первого аргумента. Например, можно задать десятичную, двоичную систему и так далее.

Также можно использовать специальные префиксы, которые означают двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления. Учтите, что если такой аргумент заключается в кавычки, то тогда обязательно использовать число, указывающее на систему счисления.

Таким образом, функция int() возвращает как десятичное число (если используется только один аргумент), так и числа в других системах счисления, если используется два аргумента.

Преобразование в число с плавающей точкой

Итак, функция float() используется для преобразования целочисленного значения или строки в число с плавающей точкой. Синтаксис, по сути, такой же самый, как и в предыдущем случае. В качестве аргумента функция принимает переменную или значение, которые необходимо сконвертировать.

float(57)

А этот пример демонстрирует использование переменных для преобразования целочисленного значения в число с плавающей точкой.

Приведем еще несколько примеров.

Точно так же, как и в случае с целыми числами, в комментариях приводится число, которое получится после преобразования. Обратите внимание на то, что при конвертации целого числа добавляется ноль. То есть, числа с плавающей точкой не могут записываться так, как мы привыкли. Они всегда имеют хоть один знак после запятой.

Также можно выполнить преобразование в число с плавающей точкой еще одним способом. Но работает он не всегда. Это операция преобразования с помощью деления. Если разделить 5 на 2, в результате получится 2.5. Python это учитывает, и автоматически выполняет соответствующее преобразование.

a = 5 / 2

2.5

Но если в результате деления появляется целое число (например если делится 10 на 2), то никакого преобразования не происходит.

Преобразование в строки

Для этого, как мы уже поняли, используется метод str() . Если необходимо преобразовать целое число в строку, необходимо его написать в качестве аргумента этой функции.

str(12)

Если запустить эту команду в интерактивной оболочке Python, то вывод будет следующим.

’12’

То, что в окне интерпретатора выводится число с кавычками, говорит о том, что это данные строчного типа.

Особенно полезно осуществлять преобразование в строки с помощью переменных. В качестве примера приведем такой фрагмент.

Если мы попробуем выполнить эти команды, то будет выдана ошибка.

TypeError: Can’t convert ‘int’ object to str implicitly

В чем причина? Дело в том, что склеивание строк с числами возможно только при предварительной конвертации чисел в строчный формат. Для этого необходимо в качестве составляющей будущей строки использовать вместо числа метод str() , и как аргумент, использовать переменную lines .

Тогда проблем при исполнении кода не будет никаких.

Congratulations, Michael! You just wrote 50 lines of code.

А сам этот код будет выглядеть так.

Также возможно использование этого метода для преобразования числа с плавающей точкой в строку. Для этого необходимо соответствующее значение или переменную поместить в скобки.

Для конкатенации (то есть, объединения) строк и чисел с плавающей точкой, используется функция преобразования числа в строку, так же, как и с целочисленными значениями.

Другие виды преобразований

Мы привели примеры самых простых преобразований. Но можно конвертировать не только в числа и строки, а и, например, в кортежи и списки.

Так, для преобразования в кортеж используется метод tuple() .

А чтобы выполнить преобразование кортежа в список, необходимо использовать функцию list()

Заключение

Теперь вы владеете необходимыми навыками преобразования различных типов данных в Python, используя встроенные методы. Это позволяет значительно увеличить гибкость вашего кода.

Каждое значение в Python имеет тип. Поскольку всё в Python — объекты, типы являются классами, а значения — экземплярами (объектами) этих классов.

Прим. перев. В Python 2 типы и классы — разные понятия, в то время как в Python 3 это одно и то же.

В Python есть разные типы, давайте рассмотрим самые основные.

Числа

Целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа относятся к группе чисел. В Python они представлены классами int , float и complex .

Мы можем использовать функцию type() , чтобы узнать класс переменной или значения, и функцию isinstance() для проверки принадлежности объекта определённому классу:

Целые числа могут быть любой длины, они ограничиваются лишь доступной памятью.

КРОК , Москва, можно удалённо , По итогам собеседования

Числа с плавающей запятой имеют ограниченную точность. Визуально разницу между целым числом и числом с плавающей запятой можно заметить в консоли по наличию точки: 1 — целое число, 1.0 — с плавающей запятой.

Комплексные числа записываются в форме x+yj , где x — действительная часть числа, а y — мнимая. Вот несколько примеров:

Обратите внимание, что значение переменной b было усечено.

Списки

Список представляет собой упорядоченную последовательность элементов. Он очень гибкий и является одним из самых используемых типов в Python. Элементы списка не обязательно должны быть одного типа.

Объявить список довольно просто. Внутрь квадратных скобок помещаются элементы списка, разделённые запятой:

Кортежи

Так же как и список, кортеж (tuple) является упорядоченной последовательностью элементов. Вся разница заключается в том, что кортежи неизменяемы.

Кортежи используются для защиты данных от перезаписи и обычно работают быстрее, чем списки, т.к. их нельзя изменять.

Для создания кортежа нужно поместить внутрь круглых скобок элементы, разделённые запятой:

Мы можем использовать оператор извлечения среза [] для извлечения элементов, но мы не можем менять их значения:

Как и в случае со списками и кортежами, мы можем использовать оператор [] и со строками. Стоит отметить, что строки в Python относятся к категории неизменяемых последовательностей, то есть все функции и методы могут лишь создавать новую строку.

Множества

Множество является неупорядоченной уникализированной последовательностью. Объявляется множество с помощью элементов, разделённых запятой, внутри фигурных скобок:

Поскольку множество является неупорядоченной последовательностью, оператор извлечения среза здесь не работает:

Словари

Словари — неупорядоченные наборы пар ключ-значение.

Они используются, когда нужно сопоставить каждому из ключей значение и иметь возможность быстро получать доступ к значению, зная ключ. В других языках словари обычно называются map , hash или object . Словари оптимизированы для извлечения данных. Чтобы извлечь значение, нужно знать ключ.

Словарь объявляется парами элементов в форме ключ:значение, заключенными в фигурные скобки:

Значение может быть любого типа, а вот ключ — только неизменяемого.

Мы используем ключ, чтобы получить соответствующее ему значение. Но не наоборот:

При преобразовании числа с плавающей запятой в целое будет утеряна часть после запятой:

Для преобразования из/в строку должны использоваться совместимые значения:

Можно даже преобразовывать одну последовательность в другую:

Прим. перев. Для преобразования списка из символов обратно в строку нельзя вызвать str(список) , так как в результате мы получим строковое представление списка (наподобие того, что мы видим, когда выводим список на экран). Вместо этого нужно сделать следующее:

Для преобразования в словарь каждый элемент последовательности должен быть парой:

Интересуетесь Python? Тогда взгляните на нашу подборку книг для программистов любого уровня.

Читайте также: