今日最も求められているプログラミング言語の1つです。開発者は、複雑なプログラムの作成に時間を費やすのではなく、実装部分に集中したいと考えています。これは、Pythonが実際に提供する場所であり、アクセスが簡単で読みやすくなっています。 基本的な概念 はあらゆるプログラミング言語の基盤であるため、このブログでは、Pythonの変数とデータ型の概念を学習します。このブログで取り上げられているトピックは次のとおりです。
Pythonの変数とは何ですか？
名前が示すように、Pythonの変数とデータ型はさまざまな値です。プログラミング言語では、変数は値を格納するメモリの場所です。保存した値は、仕様により将来変更される場合があります。
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Pythonの変数は、値が割り当てられるとすぐに作成されます。 Pythonで変数を宣言するために追加のコマンドは必要ありません。
変数を作成する際に従わなければならない特定の規則と規制があります。変数の定義と宣言を見て、Pythonで変数を宣言する方法を理解しましょう。
変数の定義と宣言
Pythonには、変数を宣言するための追加のコマンドはありません。値が割り当てられるとすぐに、変数が宣言されます。
x = 10 #variableは、値10が割り当てられたときに宣言されます。
変数を宣言する際に留意しなければならない特定のルールがあります。
- 変数名を数字で始めることはできません。文字または文字でのみ開始できますnアンダースコア。
- Pythonの変数では、大文字と小文字が区別されます。
- 英数字とアンダースコアのみを含めることができます。
- 特殊文字は使用できません。
Pythonにはいくつかのデータ型があります。 pythonのデータタイプを見てみましょう。
Pythonで宣言するすべての値には、データ型があります。データ型はクラスであり、変数はこれらのクラスのインスタンスです。
Pythonのデータ型
彼らが所有するプロパティによると、Pythonには主に6つのデータ型があります。 Pythonでループを操作するときによく使用されるデータ型の範囲がもう1つあります。
数値データ型
数値データ型は数値を保持します。数値データにも4つのサブタイプがあります。数値データ型のサブタイプは次のとおりです。
- 整数
- 浮く
- 複素数
- ブール値
整数 整数値を表すために使用されます。
x = 100 y = 124＃値が整数である限り、整数になります。
変数データ型の型を確認するには、 タイプ（） 関数。上記の変数データ型の型を返します。
浮く データ型は小数点値を表すために使用されます。
x = 10.25 y = 12.30
繁雑 数値は虚数を表すために使用されます。虚数は、数値の末尾に「j」が付いています。
x = 10 + 5j
ブール値 ブール値の出力がtrueoのいずれかであるため、カテゴリ出力に使用されます。rfalse。
num = 5> 4 #numはブール変数type（num）＃出力はbool print（num）＃これはtrueを出力します。
文字列
Pythonの文字列は、Unicode文字値を表すために使用されます。 Pythonには文字データ型がなく、単一の文字も文字列と見なされます。
文字列値を一重引用符または二重引用符で囲んで示したり宣言したりします。文字列の値にアクセスするには、インデックスと角かっこを使用します。
name = 'edureka' name [2]＃これにより、出力が「u」になります。
文字列は本質的に不変です。つまり、一度置き換えた文字列を変更することはできません。
文字列のコマンドライン入力
x = input（）print（ 'hello'、x）
文字列を使用した操作
name = 'edureka' name.upper（）＃これにより文字が大文字になりますname.lower（）＃これにより文字が小文字になりますname.replace（ 'e'）= 'E'＃これにより文字が置き換えられます ' e'with 'E'name [1：4] #thisは、インデックス1からインデックス4までの文字列を返します。
数値と文字列を理解したので、比較的複雑なデータ型を理解しましょう。
リスト
Listは、Pythonにある4つのコレクションデータ型の1つです。コレクションの種類を選択するときは、コレクションの機能と制限を理解することが重要です。タプル、セット、ディクショナリは、他のコレクションデータ型はpythonです。
文字列とは異なり、リストは順序付けられ、変更可能です。重複する値を追加することもできます。リストを宣言するには、角括弧を使用します。
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mylist = [10,20,30,40,20,30、 'edureka']
リストから値にアクセスする
文字列から値にアクセスするためにインデックスを使用します。
mylist [2：6] #thisは、インデックス2からインデックス6までの値を取得します。
リスト内の値の追加/置換
mylist [6] = 'python'＃これはインデックス6の値を置き換えます。mylist.append（ 'edureka'）＃これはリストの最後に値を追加します。 mylist.insert（5、 'data science'）＃これにより、インデックス5に値が追加されます。
リストに対して実行できるその他の操作は次のとおりです。
| メソッド名 | プロパティ |
| 晴れ（） | リストからすべての要素を削除します |
| copy（） | リストのコピーを返します |
| extend（） | リストの要素を現在のリストの最後に追加します |
| カウント（） | 指定された値の要素の数を返します |
| index（） | 要素のインデックスを返します |
| ポップ （） | 指定された位置から要素を削除します |
| 削除する（） | 指定された値のアイテムを削除します |
| ソート（） | リストを並べ替えます |
| 逆行する（） | 逆のリストを返します |
リストには、任意のデータ型をアイテムとして格納できます。数字、文字列、その他のデータ型でもかまいません。
a = [10,20,30] b = [60、50、40、a]＃リストから値にアクセスするにはaと書くことができますb [3] [2]＃これは出力として30を返します。
Pythonの次のコレクションデータ型、つまりタプルを理解しましょう。
タプル
タプルは、不変または不変のコレクションです。順序付けられており、インデックス値を使用して値にアクセスできます。タプルは重複する値を持つこともできます。タプルを宣言するには、丸括弧を使用します。
ソートメソッドc ++
mytuple =（10,10,20,30,40,50）＃要素の数を数えるmytuple.count（10）＃出力は2になります＃インデックスを見つけるにはmytuple.index（50）＃出力は5.50のインデックス番号は5なので。
タプルは宣言すると変更できないため、タプルに対して実行できる操作は多くありません。ただし、タプルを使用することには明るい面があります。プロジェクトでの作業中に変更したくない値をタプルに格納できます。値にアクセスすることはできますが、変更はありません。
セット
セットは順序付けされていないコレクションであり、インデックスもありません。 Pythonでセットを宣言するには、中括弧を使用します。
myset = {10、20、30、40、50、50}セットの宣言中にエラーは表示されませんが、セットには重複する値はありませんが、出力には個別の値のみが含まれます。
セット内の値にアクセスするには、セットをループするか、 メンバーシップオペレーター 特定の値を見つけるために。
mysetのxの場合：print（x）＃これはすべての値を取得します。 mysetの20＃thisは、値がセットにある場合にtrueを返します。 ＃セットに値を追加するmyset.add（ 'edureka'）＃リストに複数の値を追加するmyset.update（[10、20、30、40、50]）＃セットmysetからアイテムを削除する。 remove（ 'edureka'）＃discardまたはpopメソッドを使用して、セットからアイテムを削除することもできます。 myset = {10、20、30} myset1 = {10,30,50} myset.issubset（myset1）＃これはfalseを返しますmyset.union（myset1）＃これは2つのセットの和集合を含むセットを返します。| メソッド名 | プロパティ |
| 晴れ（） | セットからアイテムをクリアします |
| copy（） | セットのコピーを返します |
| 差（） | 2つのセットの差を含むセットを返します |
| isdisjoint（） | セットに共通部分がある場合に戻ります |
| issubset（） | セットがサブセットの場合に返されます |
| 対称差（） | 対称差のあるセットを返します |
| 更新（） | セットの和集合でセットを更新します |
キーと値のペアを持つ別のコレクションデータ型を見てみましょう。
辞書
辞書は、Pythonの他のコレクション配列とまったく同じです。ただし、キーと値のペアがあります。辞書は順序付けられておらず、変更可能です。キーを使用して、辞書からアイテムにアクセスします。辞書を宣言するには、中括弧を使用します。
mydictionary = {'python'： 'データサイエンス'、 '機械学習'： 'tensorflow'、 '人工知能'： 'keras'} mydictionary ['machine Learning']＃これにより、出力が 'tensorflow'mydictionary.getになります。 （ 'python'）＃これは、値にアクセスするために同じ目的を果たします。キーを使用してアイテムにアクセスしているため、重複することはできません。値には重複するアイテムが含まれる可能性があります。
辞書でのデータ操作
＃新しい値を追加するmydictionary ['analysis'] = 'matplotlib'＃値を置き換えるmydictionary ['analysis'] = 'pandas'＃値を削除するmydictionary.pop（ 'analysis'）＃remove（）、delは値を削除するのと同じ目的。
辞書の他の操作には、次のものがあります。
| メソッド名 | プロパティ |
| copy（） | 辞書のコピーを返します |
| 晴れ（） | 辞書をクリアします |
| items（） | キーと値のペアのタプルを含むリストを返します |
| keys（） | すべてのキーを含むリストを返します |
| 更新（） | すべてのキーと値のペアで辞書を更新します |
| values（） | ディクショナリ内のすべての値のリストを返します |
| setdefault（） | 指定されたキーの値を返します |
範囲
Rangeは、主にループを使用しているときに使用されるデータ型です。これを理解するために例を見てみましょう。
for x in range（10）：print（x）＃これは0〜10の数値を出力します。範囲は0〜10の数字になります
Pythonにあるさまざまなデータ型を理解したので、型キャストのもう1つの重要な概念があります。これは、あるデータ型から別のデータ型に変更するときに役立ちます。型キャストの概念を理解しましょう。
型キャスト
型キャストは基本的に、あるデータ型を別のデータ型に変更するプロセスです。 Pythonのデータ型ごとにコンストラクターがあります。
- リスト（）
- セットする（）
- tuple（）
- dict（）
- str（）
- int（）
- 浮く（）
これらのコンストラクターを使用して指定されたデータ型を使用することも、これらのコンストラクターを使用してデータ型を別のデータ型に変更することもできます。例を挙げてこれを理解しましょう。
a = [10、20、30,40]＃このリストをタプルに変更するには、tuple（a）と書くだけです。＃これで、リストがタプルに変わります。
これらのコンストラクターを使用すると、他の機能を備えたさまざまなデータ型を使用できます。例で言及されているリストをプログラムのタプルとして宣言すると、その特定の操作に対して不変になります。同様に、他のコンストラクターも使用できます。
これで、Pythonの変数とデータ型について説明しました。各データ型のプロパティと操作が明確であることを願っています。 Pythonプログラミングで学習を開始したい場合は、 Pythonプログラミング用。カリキュラムは一流であり、Pythonを習得するための構造化された学習が含まれています。
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