Datentypen
Zu Beginn werden wir uns mit Datentypen beschäftigen — den Grundbausteinen der Programmierung.
Wie in einem gut organisierten Supermarkt kategorisiert Python Elemente, damit sie leicht gefunden und verwendet werden können. Ebenso kategorisiert Python Daten in Typen, um deren Handhabung und Verarbeitung zu erleichtern. Im Folgenden betrachten wir einige häufige Datentypen.
Verständnis von Datentypen
In Python hat jedes Datum einen Typ. Wie Ihr Supermarkt verschiedene Abteilungen für Obst, Gemüse und Getränke hat, organisiert Python Daten in Integer, Float, String und weitere Typen.
Hier ein kurzer Überblick über einige grundlegende Datentypen, die in Python häufig verwendet werden:
Integer
Ein Integer (int) steht für ganze Zahlen ohne Dezimalstellen, wie die Anzahl der Artikel im Einkaufswagen — zum Beispiel 3 Äpfel oder 10 Orangen.
Gleitkommazahlen
Eine Gleitkommazahl (float) wird für Zahlen mit Dezimalstellen verwendet, wie der Preis von Produkten — etwa 1.99 für Bananen oder 2.50 für einen Liter Milch.
Strings
Ein String (str) ist eine Zeichenkette, die Text darstellt, wie die Namen von Produkten im Supermarkt: "apple", "banana" oder "oat milk".
Booleans
Ein Boolean (bool) Datentyp hat zwei mögliche Werte, True oder False, und wird für Bedingungen verwendet, wie zum Beispiel die Überprüfung, ob ein Artikel vorrätig ist oder nicht.
Beispiel für eine praktische Anwendung
Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie diese Datentypen funktionieren, verwenden wir die Funktion type() innerhalb einer print()-Anweisung, um anzuzeigen, wie Python verschiedene Datentypen interpretiert. Dies zeigt, wie Python unterschiedliche Arten von Informationen verarbeitet.
So funktioniert es:
1234567891011# Displaying integers print(type(25)) # Displaying floating-point numbers print(type(6.25)) # Displaying strings print(type("Olive Oil")) # Displaying booleans print(type(120 > 95))
Das Verständnis von Datentypen ist entscheidend, da es bestimmt, welche Operationen mit einem bestimmten Datenelement durchgeführt werden können. So wie Sie Artikel im Supermarkt nach ihrem Typ in die entsprechenden Bereiche sortieren, muss auch Python Daten entsprechend ihrem Typ behandeln, damit die Ausführung korrekt erfolgt.
Danke für Ihr Feedback!
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In Python hat jedes Datum einen Typ. Wie Ihr Supermarkt verschiedene Abteilungen für Obst, Gemüse und Getränke hat, organisiert Python Daten in Integer, Float, String und weitere Typen.
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Integer
Ein Integer (int) steht für ganze Zahlen ohne Dezimalstellen, wie die Anzahl der Artikel im Einkaufswagen — zum Beispiel 3 Äpfel oder 10 Orangen.
Gleitkommazahlen
Eine Gleitkommazahl (float) wird für Zahlen mit Dezimalstellen verwendet, wie der Preis von Produkten — etwa 1.99 für Bananen oder 2.50 für einen Liter Milch.
Strings
Ein String (str) ist eine Zeichenkette, die Text darstellt, wie die Namen von Produkten im Supermarkt: "apple", "banana" oder "oat milk".
Booleans
Ein Boolean (bool) Datentyp hat zwei mögliche Werte, True oder False, und wird für Bedingungen verwendet, wie zum Beispiel die Überprüfung, ob ein Artikel vorrätig ist oder nicht.
Beispiel für eine praktische Anwendung
Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie diese Datentypen funktionieren, verwenden wir die Funktion type() innerhalb einer print()-Anweisung, um anzuzeigen, wie Python verschiedene Datentypen interpretiert. Dies zeigt, wie Python unterschiedliche Arten von Informationen verarbeitet.
So funktioniert es:
1234567891011# Displaying integers print(type(25)) # Displaying floating-point numbers print(type(6.25)) # Displaying strings print(type("Olive Oil")) # Displaying booleans print(type(120 > 95))
Das Verständnis von Datentypen ist entscheidend, da es bestimmt, welche Operationen mit einem bestimmten Datenelement durchgeführt werden können. So wie Sie Artikel im Supermarkt nach ihrem Typ in die entsprechenden Bereiche sortieren, muss auch Python Daten entsprechend ihrem Typ behandeln, damit die Ausführung korrekt erfolgt.
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