Python Data Types : aperçu et définitions

Les Data Types sur Python (en français « types de données ») sont essentiels pour représenter, traiter et utiliser les données. En utilisant différents types de données, vous pouvez stocker des informations de manière efficace, ce qui permet d’optimiser les performances de votre application.

Python Data Types : qu’est-ce que c’est ?

Les Python Data Types sont des catégorisations de valeurs permettant de représenter différents types de données. Ces types définissent la manière dont les informations peuvent être stockées et manipulées. Python propose un grand nombre de types de données, dont les plus basiques sont les entiers, les flottants et les chaînes de caractères. Parmi les types plus complexes, on trouve les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles. Les types de données jouent un rôle central dans la programmation Python, car ils permettent de structurer et de traiter les données.

Le but des Data Types de Python est d’organiser les données selon certaines règles afin de répondre aux besoins de différentes applications. Chaque type de données a des fonctions et des propriétés spécifiques. Par exemple, les listes peuvent stocker des éléments dans une séquence ordonnée, tandis que les dictionnaires utilisent des paires clé-valeur pour une interrogation ciblée des données. En choisissant des types de données appropriés, votre programme devient plus flexible et plus facile à entretenir.

Les différents Data Types sur Python

Le langage de programmation Python comprend différents types de données intégrés. En voici une liste non exhaustive :

• Types de données numériques : int, float, complex.
• Chaînes : str.
• Types de données séquentielles : list, tuple, range.
• Types binaires : bytes, bytearray, memoryview.
• Dictionnaires : dict.
• Types de données booléens : bool.
• Ensembles : set, frozenset.

Types de données numériques

Il existe plusieurs types de données numériques Python qui servent à travailler avec des nombres :

1. Integer (int) : représente des nombres entiers sans décimales.
2. Long (long) : est utilisé pour les entiers de longueur illimitée. À partir de Python 3, long et int ont été fusionnés.
3. Float (float) : comprend des nombres avec des décimales.
4. Complex (complex) : comprend des nombres complexes avec une partie réelle et une partie imaginaire, indiquée par le suffixe j.

a=3
# variable with float value.
b=3.17
# variable with complex value.
c=50+7j

Strings

Une string ou chaîne Python (str) reproduit une séquence de caractères. Vous pouvez les marquer avec des guillemets simples, doubles ou triples.

# Single quotes
str1 = 'Hello World!'
# Double quotes
str2 = "This is a string."
# Triple quotes for multi-line strings
str3 = '''This is a multi-line string.'''

Les chaînes de caractères sont invariables en Python, de sorte que vous ne pouvez pas les modifier après les avoir créées. Cependant, les chaînes de caractères supportent de nombreuses méthodes et opérations pour les manipuler, les combiner et les analyser. Vous pouvez enregistrer les résultats dans des variables et obtenir ainsi de nouvelles chaînes.

Exemples d’opérations sur les chaînes de caractères :

• Longueur d’une chaîne : len(str).
• Découpage : str[start:end].
• Concaténer des chaînes : str1 + str2.

Types de données séquentiels

Les types de données séquentiels en Python sont des structures de données qui stockent une collection ordonnée d’éléments. Ils permettent d’accéder aux éléments en fonction de leur position dans la séquence. Il existe plusieurs types de données séquentielles Python :

• Listes (list) : les listes Python sont des types de données séquentielles modifiables qui représentent une collection ordonnée d’éléments. Vous pouvez modifier, ajouter et supprimer des éléments dans une liste. Les listes sont créées par des crochets et contiennent des éléments de différents types de données.

my_list = [1, 2, 3, 'Hello', 'World']

• Tuple (tuple) : les tuples sont des types de données séquentiels invariables qui, comme les listes, indiquent une collection ordonnée d’éléments. Contrairement aux listes, les tuples ne peuvent pas être modifiés ultérieurement. Pour les tuples, on utilise des parenthèses.

my_tuple = (4, 5, 6, 'Python')

• Range (range) : il s’agit d’un data type Python spécial qui sert à générer une séquence de nombres. Il est notamment utilisé pour les boucles et les itérations. Le type de données range crée une séquence de nombres entiers dans une certaine plage. L’objet range génère la séquence de nombres à la demande et ne la stocke pas en mémoire sous forme de liste complète. Cela améliore ainsi l’efficacité, par exemple pour les grandes séquences de nombres.

# Range from 0 to 4
my_range = range(4)
for i in my_range:
    print(i)
# Output: 0, 1, 2, 3

Types binaires

• Bytes (bytes) : le type de données bytes représente une séquence invariable d’octets. Les octets peuvent être créés avec le constructeur bytes() ou avec le préfixe b.

my_bytes = b'Hello'

• Tableau d’octets (bytearray) : contrairement à bytes, bytearray fait partie des Data Types Python modifiables, qui représentent une séquence d’octets. Cela signifie que vous pouvez modifier les valeurs après les avoir déclarées.

my_bytearray = bytearray(b'Python')

Dictionnaires

En Python, un dictionnaire (dict) est une structure de données qui stocke une collection non ordonnée d’éléments sous forme de paires clé-valeur. Contrairement aux listes ou aux tuples, qui contiennent une séquence ordonnée d’éléments, un dictionnaire permet d’accéder à ses éléments via une clé unique.

my_dict = {
    "name": "Max",
    "age": 25,
    "city": "Lyon"
}

Types de données booléens

Les types de données booléens Python représentent des valeurs de vérité qui peuvent être soit vraies (true) soit fausses (false). Ces données sont d’une importance capitale pour les évaluations logiques et les décisions au sein d’un programme.

a = True
b = False
result_1 = (a and b) # returns False
result_2 = (a or b) # returns True
result_3 = (not a) # returns False

Ensembles

Un ensemble (set) est une collection non ordonnée de valeurs uniques qui n’admet pas de doublons. Vous pouvez l’utiliser pour stocker plusieurs éléments, où chaque élément est unique.

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

Un frozenset est une version immuable d’un ensemble. Une fois créés, les éléments ne peuvent plus être ajoutés, supprimés ou modifiés.

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
frozen_set = frozenset(my_set)

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