Types de Données

Pour commencer, nous allons explorer les types de données — les éléments de base de la programmation.

Comme un magasin bien organisé, Python catégorise les éléments pour qu'ils soient faciles à trouver et à utiliser. De même, en Python, nous catégorisons les données en types pour les rendre plus faciles à manipuler et à utiliser. Plongeons dans quelques types de données courants.

Comprendre les Types de Données

En Python, chaque donnée a un type. Comme votre épicerie pourrait avoir différentes sections pour les fruits, les légumes et les boissons, Python organise les données en entiers, flottants, chaînes de caractères, et plus encore.

Voici un aperçu de certains types de données fondamentaux que vous utiliserez fréquemment en Python :

Entiers

Un entier (int) représente des nombres entiers sans décimales, comme le nombre d'articles dans un chariot d'épicerie — par exemple, 3 pommes ou 10 oranges.

Nombres à Virgule Flottante

Un nombre à virgule flottante (float) est utilisé pour les nombres avec des points décimaux, comme le prix des produits — par exemple, 1.99 pour des bananes ou 2.50 pour un gallon de lait.

Chaînes de Caractères

Une chaîne de caractères (str) est une séquence de caractères représentant du texte, comme les noms de produits dans votre épicerie : "apple", "banana", ou "oat milk".

Booléens

Un booléen (bool) est un type de données qui a deux valeurs possibles, True ou False, et est utilisé pour les conditions comme vérifier si un article est en stock ou non.

Exemple d'Application Pratique

Pour vous familiariser avec le fonctionnement de ces types de données, nous utiliserons la fonction type() à l'intérieur d'une instruction print() pour afficher comment Python interprète différents types de données. Cela devrait vous montrer comment Python gère divers types d'informations.

Voici comment cela fonctionne :


              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))

Comprendre les types de données est crucial car cela détermine quelles opérations peuvent être effectuées sur une donnée donnée. Tout comme vous séparez les articles d'épicerie dans les sections appropriées en fonction du type d'article, les données doivent être traitées selon leur type pour que Python s'exécute correctement.

Tout était clair ?

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