Datentypen

Um zu beginnen, werden wir zunächst Datentypen erkunden — die Bausteine der Programmierung.

Wie ein gut organisierter Lebensmittelladen kategorisiert Python Elemente, damit sie leicht zu finden und zu verwenden sind. Ähnlich kategorisieren wir in Python Daten in Typen, um sie leichter manipulieren und bearbeiten zu können. Lassen Sie uns in einige häufige Datentypen eintauchen.

Verständnis von Datentypen

In Python hat jedes Datenstück einen Typ. Wie Ihr Lebensmittelgeschäft verschiedene Abteilungen für Obst, Gemüse und Getränke haben könnte, organisiert Python Daten in Ganzzahlen, Fließkommazahlen, Zeichenfolgen und mehr.

Hier ist ein kurzer Überblick über einige grundlegende Datentypen, die Sie häufig in Python verwenden werden:

Ganzzahlen

Eine Ganzzahl (int) repräsentiert ganze Zahlen ohne Dezimalstellen, wie die Anzahl der Artikel in einem Einkaufswagen — zum Beispiel 3 Äpfel oder 10 Orangen.

Fließkommazahlen

Eine Fließkommazahl (float) wird für Zahlen mit Dezimalstellen verwendet, wie der Preis von Produkten — zum Beispiel 1.99 für Bananen oder 2.50 für einen Liter Milch.

Zeichenfolgen

Eine Zeichenfolge (str) ist eine Sequenz von Zeichen, die Text darstellt, wie die Namen von Produkten in Ihrem Lebensmittelgeschäft: "apple", "banana" oder "oat milk".

Boolesche Werte

Ein boolescher Wert (bool) hat zwei mögliche Werte, True oder False, und wird für Bedingungen verwendet, wie die Überprüfung, ob ein Artikel auf Lager ist oder nicht.

Beispiel für praktische Anwendung

Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie diese Datentypen funktionieren, verwenden wir die type()-Funktion innerhalb einer print()-Anweisung, um anzuzeigen, wie Python verschiedene Datentypen interpretiert. Dies sollte Ihnen zeigen, wie Python mit verschiedenen Arten von Informationen umgeht.

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 auf einem bestimmten Datenelement ausgeführt werden können. Genau wie Sie Lebensmittelgeschäftsartikel in die entsprechenden Abschnitte basierend auf dem Artikeltyp trennen, müssen Daten entsprechend ihrem Typ behandelt werden, damit Python ordnungsgemäß ausgeführt werden kann.

War alles klar?

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Abschnitt 2. Kapitel 1